pandas讀取和寫入excel，csv太慢怎么辦？用_tablPython中如何利用Pandas讀取Excel中的數(shù)據(jù)？1.打開電腦，在桌面上點擊右鍵，選擇新建exc如何用pandas處理excel

pandas讀取和寫入excel，csv太慢怎么辦？

用_tabl

Python中如何利用Pandas讀取Excel中的數(shù)據(jù)？

1.打開電腦，在桌面上點擊右鍵，選擇新建exc

如何用pandas處理excel數(shù)據(jù)？

我要介紹的第一個任務(wù)是將一些列相加，然后添加一個總計列。首先，我們將excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入pandas數(shù)據(jù)框架。將熊貓導(dǎo)入為PD將numpy導(dǎo)入為npdf _ excel(excel-comp-data . xlsx)df . h

如何使用Python Pandas模塊讀取各類型文件？

這個很簡單。熊貓內(nèi)置了大量的函數(shù)和類型，可以快速處理各種日常文件。下面我以txt、excel、csv、json、mysql等五類文件為例，簡單介紹一下熊貓如何快速讀取這些文件:

Txt文件這是最常見的文本文件格式。如果讀的話，直接用read_table函數(shù)就可以了。測試代碼如下。在這里，你必須確保txt文件是格式化的，否則讀取結(jié)果會是錯誤的。filename是文件名，header是否包含列標(biāo)題，sep是每行數(shù)據(jù)的分隔符，你最終讀取的數(shù)據(jù)類型是DataFrame，方便后面的程序處理:

Excel文件這也是一種比較常見的文件格式。如果讀的話，直接用read_excel函數(shù)就可以了。測試代碼如下，非常簡單。直接傳入文件名就行了，最后返回的結(jié)果也是DataFrame類型:

Csv文件這也是一種比較常見的文件格式。如果讀的話，直接用read_csv函數(shù)就可以了。測試代碼如下，也很簡單。filename是文件名，header是是否包含列標(biāo)題，最終返回結(jié)果也是DataFrame類型:

Json文件這也是一種常用的數(shù)據(jù)存儲格式。如果讀的話，直接用read_json函數(shù)就可以了。測試代碼如下，filename是文件名，如果有中文，只需設(shè)置編碼代碼為uft-8，最終結(jié)果也是DataFrame類型:

Mysql需要先安裝sqlalchemy框架，然后你可以借助read_sql_query函數(shù)直接從mysql數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)。如果你安裝它，只需輸入命令 "安裝sqlalchemy "。測試代碼如下，也很簡單。首先，創(chuàng)建一個connect連接，然后根據(jù)sql查詢語句直接從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)。

至此，我們已經(jīng)使用完了python?；谖④沇indows XP的熊貓模塊讀取txt、excel、csv、json、mysql五種類型文件的數(shù)據(jù)?？偟膩碚f，熊貓是一個非常強大的模塊，尤其是數(shù)據(jù)處理，可以說是一個利器。它常用于數(shù)據(jù)分析和處理。只要熟悉相關(guān)文獻(xiàn)和實例，很快就能掌握。網(wǎng)上也有相關(guān)的資料和教程，非常詳細(xì)。有興趣的可以搜一下。希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助，也歡迎大家提出意見和評論進行補充。