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数据的导入和导出
- 导入文件
- - 导入文本文件：pd.read_csv()
  - 导入Excel文件：pd.read_excel()
  - 相对路径和绝对路径
  - 默认列索引和行索引
  - 不要列索引
  - 指定某行为列索引
  - 添加列索引
  - 指定行索引
  - 读取指定的列
  - 指定分隔符
  - 指定读入excel的sheet页
- 导出数据
- - 写入文本文件：df.to_csv()
  - 写入excel文件：df.to_excel()
  - 存储行索引
  - 不存储行索引
  - 不存储列索引

数据的导入和导出

Pandas能从文本文件和Excel文件中读入数据，形成dataframe，也可以将dataframe导出到文本文件、Excel文件中存储起来。

导入函数有（1）pd.read_csv()：导入后缀名为.csv，.txt的文本文件；（2）pd.read_excel()：导入后缀名为.xlsx的Excel文件。导出函数有（1）df.to_csv)()：将数据存储到csv文件或txt文件中；（2）df.to_excel()：将数据存储到Excel文件中；

无论是导入函数还是导出函数，都有参数header，表示dataframe的列索引。而行索引在导入函数中用参数index_col表示，将某列指定为行索引；行索引在导出函数中用参数index表示，指示是否要存好行索引。

导入文件

导入文本文件：pd.read_csv()

pd.read_csv()函数不光可以导入csv文件，也可以导入txt文件。

# 导入test.csv文件
df = pd.read_csv('test.csv')

# 导入test.txt文件
df = pd.read_csv('test.txt')

导入Excel文件：pd.read_excel()

# 导入test.xlsx文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')

相对路径和绝对路径

导入文件时，要指定文件所在的路径，可以是相对路径，也可以是绝对路径。

# 导入windows下的绝对路径：导入E盘下的test.csv
pd.read_csv('E:\test.csv')
# 导入mac下的绝对路径：导入xxx文件夹下的test.csv
pd.read_csv('/Users/xxx/test.csv')

相对路径指的是当前的py文件所在的路径。当要导入的文件和py文件在同一个文件夹下，则可以用相对路径导入。

pd.read_csv('test.csv')

路径的转义？

Location = r'./test.csv'
df = pd.read_csv(Location)

注意，因为斜线是一个特殊字符，在字符串之前放置前导的 r，将会把整个字符串进行转义。

默认列索引和行索引

导入文件时，若不指定列索引，则默认将文件中的第一行当成dataframe列索引，并且为数据自动添加整数行索引。

# 默认将test.csv中的第一行当为列索引，自动添加从0开始的整数索引
pd.read_csv('test.csv')

不要列索引

若导入时，第一行是数据，并非列索引，则可以将参数header设置为None，即不让第一行成为列索引。但系统会自动添加从0开始的列索引。

df = pd.read_csv('test.csv', header=None)

指定某行为列索引

导入数据时默认第一行为列索引，但如果数据中第一行并非列索引，而是第k行，则可以用参数header指定第k行为列索引。

# 指定test.csv中的第3行是列索引
df = pd.read_csv('test.csv', header=3)

添加列索引

若导入的数据中，并没有列索引，需要添加列索引，则用参数names具体指定列索引。

# 指定test.csv（只有两列）中的列索引为['column1','column2']
df = pd.read_csv('test.csv', names=['column1','column2'])

指定行索引

导入数据时，会自动添加从0开始的整数行索引。若需要指定数据中第K列为行索引，则要用index_col参数。

# 指定第0列是dataframe的行索引
df=pd.read_csv('test.csv',index_col=0)

# 指定列名为'column'的列是dataframe的行索引
df=pd.read_csv('test.csv',index_col='column')

读取指定的列

有时候，我们并不想把所有的列都读入，只想读取前几列，或后几列，或指定几列。这时，可以使用usecols参数。

# 读取csv数据中的第0列，第1列，第2列。
df = pd.read_csv('test.csv', usecols=[0,1,2])

指定分隔符

文本文件中，用分隔符来分隔每个值，所以读入的时候，要用参数sep告诉函数分隔符是什么。默认的分隔符是逗号。

# 指定分隔符是点号
df = pd.read_csv(filename,sep='.')

指定读入excel的sheet页

Excel文件在读入时，默认读取第一页。但如果Excel文件有多页，且不想读取第一页而是其他页，则要用参数sheetname传入读入页的名称。

# 导入test.xlsx文件的sheet1页
df = pd.read_excel('test.xlsx', sheetname='sheet1')

导出数据

写入文本文件：df.to_csv()

pandas可将dataframe存储到csv文件或txt文件中。存储的路径可以是绝对路径，也可以是先对路径。

# 将数据表df存入当前py文件所在位置下的test.csv文件中，如果没有这个文件，会自动创建
df.to_csv('test.csv')

# 将数据表df存入当前py文件所在位置下的test.txt文件中，如果没有这个文件，会自动创建
df.to_csv('test.txt')

写入excel文件：df.to_excel()

写入Excel文件时，默认会写入Excel文件中的第一页。

# 将数据表df写入test.xlsx文件中
df.to_excel('test.xlsx')

如果想要写入指定的页，则用参数sheet_name。

# 将数据表df写入test.xlsx文件中'Sheet1'页
df.to_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')

存储行索引

存储时，默认将数据表中的行索引也存储到文件中。

# test.csv的行索引将会被存储起来
df.to_csv('test.csv')

不存储行索引

导出数据时，默认是要存储行索引的。不存储行索引的话，设置index的值为False。

df.to_csv('test.csv', index = False)

不存储列索引

导出数据时，默认是要存储列索引的。不存储列索引的话，设置header的值为False。不要列索引，导出的数据就没有列名。

df.to_csv('test.csv', header = False)

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