pandas 数据读取与保存

一：读取表格数据

例：在一个text.xlsx文件中，有text1，text2，text3三张表格

sheetname

切换sheet表格
- 可以传入整形，表示从0开始的索引
```
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name=1)
```
- 可以传入表名称
```
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name="text1")
```
- 可以传入list，混合使用，如[“sheet_name”,2]
```
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name=[1,"text1"])
```
- 可以传入None，表示一次性获取所有表格，返回的是一个字典类型，字典的key为表的名称，字典的value为表格数据
```
pd.read_excel(r"text.xlsx",sheet_name=None)
```
查看当前表格的名字

keys()方法仅限于读取多个表格时使用
```
list(data.keys()
```
查看某张表的数据

仅限读取了多个表格时使用
```
data["text1"]
```
header

指定表格中的某一行作为表头，即列索引。默认header=0，将第一行作为表头，当headers不为0时，会将表头行之前的行全部删掉。
```
pd.read_excel(r"text.xlsx",header=1)
```
names

当我们需要自定义表头时，可以用names传递一个列表来作为表头。传递前必须将header的值设置为None。列表中headername的个数必须与列数相等。
```
pd.read_excel(r"text.xlsx",header=None,names=[header_name])
```
skiprows

跳过(删除)指定的行数，将剩下的行数中的第一行作为表头，并且剩下的表格的行索引会重新进行排序
```
# 将第1行和第10行删除，然后将剩下的第一行作为表头
data = pd.read_excel(r"text.xlsx",skiprows=[1,10])
```
head

默认取表格前5行数据，可指定行数
```
data.head(10)
```
tail

默认取表格后5行数据，可指定行数
```
data.tail(10)
```

二：读取csv文件

csv属于文本文件，逗号分隔符文件，编码一般为gbk

sep：元素分隔符，在csv文件中默认分隔符为","

engine：底层编译方式，默认为c语言，如果遇到编码问题，可以尝试将engine改为python
```
csv_file = pd.read_csv(r"file_name",sep=",",encoding="gbk",engine="python")
```

保存文件

文件名要加后缀

# 保存为xlsx文件
csv_file.to_excel("file_name")
# 保存为csv文件
csv_file.to_csv("file_name")

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