【pandas】教程：2-读写表格数据
pandas 读写表格数据
- 读取 Titanic 乘客数据
pandas提供了read_csv()函数，将存储为csv文件的数据读取到pandas DataFrame中。Pandas支持多种开箱即用的文件格式或数据源(csv, excel, sql, json, parquet，…)，每种格式都带有前缀read_*。
import pandas as pd titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv")
titanic # 这里只是为了查看加载的数据是否正确
PassengerId Survived Pclass \
0 1 0 3
1 2 1 1
2 3 1 3
3 4 1 1
4 5 0 3
.. ... ... ...
886 887 0 2
887 888 1 1
888 889 0 3
889 890 1 1
890 891 0 3 Name Sex Age SibSp \
0 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1
1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1
2 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0
3 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1
4 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0
.. ... ... ... ...
886 Montvila, Rev. Juozas male 27.0 0
887 Graham, Miss. Margaret Edith female 19.0 0
888 Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie" female NaN 1
889 Behr, Mr. Karl Howell male 26.0 0
890 Dooley, Mr. Patrick male 32.0 0
...
888 2 W./C. 6607 23.4500 NaN S
889 0 111369 30.0000 C148 C
890 0 370376 7.7500 NaN Q [891 rows x 12 columns]
- 查看前
N个数据
titanic.head(8)
DataFrame的.head(8)查看前 8 行数据，如果要查看最后 8 行数据，则可以用.tail(8)。
- 查看每一列数据的类型
titanic.dtypes
PassengerId int64
Survived int64
Pclass int64
Name object
Sex object
Age float64
SibSp int64
Parch int64
Ticket object
Fare float64
Cabin object
Embarked object
dtype: object
当需要知道
dtypes时，不使用括号，dtypes是DataFrame或者Series的属性。
- 将 DataFrame 导出到 excel 中；
titanic.to_excel("titanic.xlsx", sheet_name="passengers", index=False)
read_*函数用于将数据读取到pandas，而to_*方法用于存储数据。to_excel()方法将数据存储为excel文件。在这里的示例中，sheet_name命名为passenger，而不是默认的Sheet1。通过设置index=False，行索引标签不会保存在电子表格中。
- info()
titanic.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- ----- 0 PassengerId 891 non-null int64 1 Survived 891 non-null int64 2 Pclass 891 non-null int64 3 Name 891 non-null object 4 Sex 891 non-null object 5 Age 714 non-null float646 SibSp 891 non-null int64 7 Parch 891 non-null int64 8 Ticket 891 non-null object 9 Fare 891 non-null float6410 Cabin 204 non-null object 11 Embarked 889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB
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