1樓:apple哲皓
步驟操作方法如下:
1、環境準備:
a、右擊桌面上選擇【open in terminal】 開啟終端。
b、在彈出的終端中輸入【ipython】進入python的直譯器中,如圖1所示。
2、匯入所需要的包:
匯入實驗常用的python包。如圖2所示。
【import pandas as pd】pandas用來做資料處理。
【import numpy as np】numpy用來做高維度矩陣運算.
【import matplotlib.pyplot as plt】matplotlib用來做資料視覺化。
3、pandas資料寫入到csv檔案中:
【names = [‘bob’,’jessica’,’mary’,’john’,’mel’]】建立一個names列表
【 births = [968,155,77,578,973]】建立一個births 列表
【dataset = list(zip(names,births))】用 zip 函式將這兩個列表合併在一起
【dataset】檢視生成的資料
【df = pd.dataframe(data = dataset ,columns=[‘names’,’births’])】用生成的資料生成一個dataframe物件
【df】檢視生成的dataframe
將建立的資料寫入到/opt/births1880.csv檔案中,
【df.to_csv(‘/opt/births1880.csv’, index=false, header=false )】將df寫入到檔案中
【ls /opt/births1880.csv】檢視檔案是否存在
【cat /opt/births1880.csv】檢視檔案內容
4、pandas讀取csv中的資料
讀取步驟3生成的資料,如圖5所示。
【local_data = r’/opt/births1880.csv’】將檔案路徑賦到變數local_data中
【df2 = pd.read_csv(local_data,header=none)】讀取內容賦值到df2
【df2】檢視df2的值
【 df3 = pd.read_csv(local_data,header=none,names=[‘names’,’births’])】指定列名字賦值到df3
【df3】檢視df3的值
pandas是python下一個開源資料分析的庫,它提供的資料結構dataframe極大的簡化了資料分析過程中一些繁瑣操作,dataframe是一張多維的表,大家可以把它想象成一張excel表單或者sql表。之前這篇文章已經介紹了從各種資料來源將原始資料載入到dataframe中,這篇檔案介紹怎麼將處理好的dataframe中的資料寫入到檔案和資料庫中。
參考資料
部落格園.部落格園[引用時間2018-1-2]
2樓:纓靜蕾宛
首先是引入pandas和numpy,這是經常配合使用的兩個包,pandas依賴於numpy,引入以後我們可以直接使用np/pd來表示這個兩個模組
先建立一個時間索引,所謂的索引(index)就是每一行資料的id,可以標識每一行的唯一值
為了快速入門,我們看一下如何建立一個6x4的資料:randn函式用於建立隨機數,參數列示行數和列數,dates是上一步建立的索引列
我們還可以使用字典來建立資料框,例如建立一個列名為a的資料框,索引是自動建立的整數
這又是一個字典建立dataframe的例子
假如字典內的資料長度不同,以最長的資料為準,比如b列有4行:
可以使用dtypes來檢視各行的資料格式
接著看一下如何檢視資料框中的資料,看一下所有的資料
使用head檢視前幾行資料(預設是前5行),不過你可以指定前幾行
檢視前三行資料
使用tail檢視後5行資料
檢視資料框的索引
檢視列名用columns
檢視資料值,用values
檢視描述性統計,用describe
使用type看一下輸出的描述性統計是什麼樣的資料型別——dataframe資料
使用t來轉置資料,也就是行列轉換
對資料進行排序,用到了sort,引數可以指定根據哪一列資料進行排序。
3樓:
看這裡的完整解釋,非常簡單
df.to_excel('test.xlsx')
網頁連結
python 怎麼把excel資料匯入到pandas的dataframe中
4樓:戴奇
import pandas as pd
df=pd.read_excel('excel的路徑')
5樓:郝漫
資料——匯入外部資料——匯入資料——指定匯入的檔案——設定條件——ok
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