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阅读目录

1 引言

2 文本文件(txt、csv)

2.1 读取数据

2.2 写入数据

3 excel文件

3.1 读取数据

3.2 写入数据

4 mysql数据库

5 mongodb数据库

1 引言

数据分析、数据挖掘、可视化是Python的众多强项之一，但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础，数据通常都存储在外部文件中，例如txt、csv、excel、数据库。本篇中，我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取、写入的常用方法。

下表是Pandas官方手册上给出的一张表格，表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读、写函数，你可以直接在官方手册中找到：

通过阅读表格，可以发现，Pandas中提供了非常丰富的数据读写方法。不过本文只讲述文本文件(txt、csv)、excel文件、关系型数据库(mysql)、非关系型数据库(mongodb)的读写方式。

2 文本文件(txt、csv)

无论是txt文件还是csv文件，在Pandas中都使用read_csv()方法读取，当然也使用同一个方法写入到文件，那就是to_csv()方法。

我们先来说说怎么读取数据。所要读取的文件名为“data.csv"，文件内容用记事本打开后如下所示：

2.1 读取数据

为了提供更加多样化、可定制的功能，read_csv()方法定义了参数数十个参数，还好的是大部分参数并不常用，而且绝大多数情况使用默认值就可以，所以只需要记住以下的几个比较常用的参数就可以了：

(1)filepath_or_buffer：文件所在路径，可以是一个描述路径的字符串、pathlib.Path对象、http或ftp的连接，也可以是任何可调用read()方法的对象。这个参数是唯一一个必传的参数。

>>> import pandas as pd>>> df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')>>> df姓名 语文 数学 英语0 陈一 89 90 671 赵二 70 78 902 张三 87 86 793 李四 90 69 844 王五 78 80 69

(2)encoding ：编码，字符型，通常为'utf-8'，如果中文读取不正常，可以将encoding设为’gbk‘。

在上面打开data.csv文件的例子中，如果不指定encoding='gbk'则会出现下面的异常。当然，你也可以在记事本中通过另存为的方式将编码修改为utf-8，这样就可以使用默认的utf-8编码。

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd0 in position 0: invalid continuation byte

(3)sep：分隔符，默认为一个英文逗号，即','。

(4)delimiter ：备选分隔符，如果指定了delimiter则sep失效。

(5)header ：整数或者由整数组成的列表，以用来指定由哪一列或者哪几列作为列名，默认为header=0，表示第一列作为列名。

>>> pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', header=1) # 指定第二列作为列名陈一 89 90 670 赵二 70 78 901 张三 87 86 792 李四 90 69 843 王五 78 80 69

可以看到，当指定第一行之后的数据作为列名时，前面的所有行都会被略过。

也可以传递一个包含多个整数的列表给header，这样每一列就会有多个列名。如果中间某一行没有指定，那么改行会被略过，例如下面的第三行：

>>> df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', header=[0,1,3])>>> df姓名 语文 数学 英语陈一 89 90 67张三 87 86 790 李四 90 69 841 王五 78 80 69

当文件中没有列名一行数据时，可以传递header=None，表示不从文件数据中指定行作为列名，这是Pandas会自动生成从零开始的序列作为列名：

>>> df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', header=None)>>> df0 1 2 30 姓名 语文 数学 英语1 陈一 89 90 672 赵二 70 78 903 张三 87 86 794 李四 90 69 845 王五 78 80 69

(6)names：一个列表，为数据额外指定列名。

>>> df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', names=['第一列', '第二列', '第三列', '第四列'])>>> df第一列 第二列 第三列 第四列0 姓名 语文 数学 英语1 陈一 89 90 672 赵二 70 78 903 张三 87 86 794 李四 90 69 845 王五 78 80 69

2.2 写入数据

to_csv()方法可以将Pandas数据写入到文本文件中，常用参数如下：

(1)path_or_buf：表示路径的字符串或者文件句柄。例如，将上面读取出来的数据写入到名为data_1.txt文件中：

df.to_csv('data_1.txt')

如果data_1.txt文件不存在，则会新建data_1.txt文件后再写入，如果本来已存在该文件，则会清空后再写入，写入后data_1.txt文件内容如下：

,第一列,第二列,第三列,第四列

0,姓名,语文,数学,英语

1,陈一,89,90,67

2,赵二,70,78,90

3,张三,87,86,79

4,李四,90,69,84

5,王五,78,80,69

可以看到，无论是行索引还是列名和真实数据都写入到了文件中。

(2)sep：分隔符，默认为因为逗号’,‘。例如指定分隔符为’-‘将之前读取的数据写入文件中：

>>> df.to_csv('data_1.txt', sep='*')

写入后data_1.txt文件内容如下：

*第一列*第二列*第三列*第四列0*姓名*语文*数学*英语1*陈一*89*90*672*赵二*70*78*903*张三*87*86*794*李四*90*69*845*王五*78*80*69

(3)header：元素为字符串的列表，或布尔型数据。当为列表时表示重新指定列名，当为布尔型时，表示是否写入列名：

df.to_csv('data_1.txt', header=['第1列', '第2列', '第3列', '第4列'])

写入数据后文件内容：

,第1列,第2列,第3列,第4列0,姓名,语文,数学,英语1,陈一,89,90,672,赵二,70,78,903,张三,87,86,794,李四,90,69,845,王五,78,80,69

(4)columns：一个列表，重新指定写入文件中列的顺序。

df.to_csv('data_1.txt', columns=['第四列', '第二列', '第三列', '第一列'])

写入后文件内容:

,第四列,第二列,第三列,第一列0,英语,语文,数学,姓名1,67,89,90,陈一2,90,70,78,赵二3,79,87,86,张三4,84,90,69,李四5,69,78,80,王五

(5)index_label ：字符串或布尔型变量，设置索引列列名：

>>> df.to_csv('data_1.txt', index_label='index')

写入后文件内容：

index,第一列,第二列,第三列,第四列

0,姓名,语文,数学,英语

1,陈一,89,90,67

2,赵二,70,78,90

3,张三,87,86,79

4,李四,90,69,84

5,王五,78,80,69

>>> df.to_csv('data_1.txt', index_label=False)

第一列,第二列,第三列,第四列

0,姓名,语文,数学,英语

1,陈一,89,90,67

2,赵二,70,78,90

3,张三,87,86,79

4,李四,90,69,84

5,王五,78,80,69

(6)index：布尔型，是否写入索引列，默认为True

>>> df.to_csv('data_1.txt', index=False, index_label=False)

第一列,第二列,第三列,第四列

姓名,语文,数学,英语

陈一,89,90,67

赵二,70,78,90

张三,87,86,79

李四,90,69,84

王五,78,80,69

(7)encoding：写入的编码，默认是utf-8。

>>> df.to_csv('data_1.csv', encoding='gbk')

写入后文件内容：

,第一列,第二列,第三列,第四列

0,姓名,语文,数学,英语

1,陈一,89,90,67

2,赵二,70,78,90

3,张三,87,86,79

4,李四,90,69,84

5,王五,78,80,69

3 excel文件

在使用pandas读取excel文件之前，需要先安装Python读取excel的依赖包：xlrd，可以使用pip命令从豆瓣源上下载：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple xlrd

示例文件名为data.xlsl，里面有两张sheet，sheet1内容如下：

Sheet2内容如下：

3.1 读取数据

pandas读取excel数据通过reade_excel方法，下面通过实例来感受一下read_excel方法的几个常用参数：

(1)io：需要读取的文件，可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook对象。这是唯一一个必填的参数。

>>> pd.read_excel('data.xlsx')姓名 语文 数学 英语0 陈一 89 90 671 赵二 70 78 902 张三 87 86 793 李四 90 69 844 王五 78 80 69

(2)sheet_name ：指定需要读取的Sheet。有一下几种情况：

整型：通过数字索引读取Sheet，索引从0开始，sheet_name默认参数就是0，表示读取第一张Sheet。

>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=1)姓名 语文 数学 英语0 李白 70 80 901 杜浦 70 80 902 王安石 70 80 903 苏东坡 70 80 904 李清照 70 80 90

字符型：通过名称来读取Sheet。

>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')姓名 语文 数学 英语0 李白 70 80 901 杜浦 70 80 902 王安石 70 80 903 苏东坡 70 80 904 李清照 70 80 90

列表：指定多个需要读取的Sheet，列表的元素可以使索引，也可以是字符串，例如[0, 1, 'Sheet3']表示读取第一张、第二张和名为Sheet3的3张Sheet，返回的数据是以列表元素为键包含数据的DataFrame对象为值的字典。

>>> data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=[0, 'Sheet2'])>>> data[0]姓名 语文 数学 英语0 陈一 89 90 671 赵二 70 78 902 张三 87 86 793 李四 90 69 844 王五 78 80 69>>> data['Sheet2']姓名 语文 数学 英语0 李白 70 80 901 杜浦 70 80 902 王安石 70 80 903 苏东坡 70 80 904 李清照 70 80 90

None：表示读取所有Sheet，返回的是以Sheet名为键，包含数据的DataFrame对象为值的字典。

>>> data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)>>> data['Sheet1']姓名 语文 数学 英语0 陈一 89 90 671 赵二 70 78 902 张三 87 86 793 李四 90 69 844 王五 78 80 69>>> data['Sheet2']姓名 语文 数学 英语0 李白 70 80 901 杜浦 70 80 902 王安石 70 80 903 苏东坡 70 80 904 李清照 70 80 90

(3)header：指定Sheet的表头，参数可以表示行索引是整型，表示指定哪一行作为表头，默认值是0，表示以第一行作为表头。也可以是元素为整型的列表，表示选用多行作为表头。

>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2', header=1) # 整型指定一行作为表头李白 70 80 900 杜浦 70 80 901 王安石 70 80 902 苏东坡 70 80 903 李清照 70 80 90>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2', header=[0,2]) # 列表指定多行作为表头姓名 语文 数学 英语杜浦 70 80 900 王安石 70 80 901 苏东坡 70 80 902 李清照 70 80 90

(4)index_col ：指定行标签，或者说行名。当时一个整数时，表示指定某一行行作为行标签，当是一个列表(元素都为整型)时，表示指定多列作为行标签。默认值为None，表示自动生成以0开始的整数作为行标签。

>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, index_col=0) # 指定第一行作为行标签语文 数学 英语姓名陈一 89 90 67赵二 70 78 90张三 87 86 79李四 90 69 84王五 78 80 69>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, index_col=[0, 1]) # 指定第一行第二行作为行标签数学 英语姓名 语文陈一 89 90 67赵二 70 78 90张三 87 86 79李四 90 69 84王五 78 80 69

(5)usecols：指定需要加载的列，参数有以下几种情况：

默认值None：表示加载所有列

单个整数：加载指定一列，但这种方式未来会被取消，加载单行也最好放在列表里。

>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, usecols=1)姓名 语文0 陈一 891 赵二 702 张三 873 李四 904 王五 78

元素为整数的列表：加载指定多列。

>>> pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0,2,3])姓名 数学 英语0 陈一 90 671 赵二 78 902 张三 86 793 李四 69 844 王五 80 69

3.2 写入数据

将数据写入excel得通过DataFrame对象内定义的to_excel()方法。在使用to_excel()方法前，也有一个第三方库需要装，那就是openpyxl：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple openpyxl

to_excel()方法常用参数如下：

(1)excel_writer：必传参数，指定需要写入的excel文件，可以使表示路径的字符串或者ExcelWriter类对象。

(2)sheet_name：指定需要将数据写入到哪一张工作表，默认值是Sheet1

(3)float_format：指定浮点型数的格式，例如当指定float_format="%%.2f"时，0.1234将会转为0.12。

(4)na_rep：字符型，写入数据时用什么代替空值。

>>> import pandas as pd>>> pd.read_excel('data.xlsx')姓名 语文 数学 英语0 陈一 89.0 90.0 67.01 赵二 NaN 78.0 90.02 张三 87.0 NaN 79.03 李四 90.0 69.0 NaN4 王五 78.0 80.0 69.0>>> df = pd.read_excel('data.xlsx')>>> df.to_excel('data_1.xlsx', na_rep='--')

写入后文件内容如下所图示：

(5)header：是否写入表头，值可以使布尔型或者元素为字符串的列表，默认为True表示写入表头。

>>> df.to_excel('data_1.xlsx', header=['第一列', '第二列', '第三列', '第四列'])

写入文件内容如下：

(6)index：是否写入行号，值为布尔型，默认为True，当为False时上面图中第一列的行号就不会写入了。

(7)columns：指定需要写入文件的列，值是元素为整型或字符串的列表。

4 mysql数据库

在名为test的数据库中有一张student的表，表结构和数据如下所示：

现在通过pandas来读取student表数据。在读取数据之前，先要安装Python读取mysql的第三方库：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple pymysql

pandas读取mysql数据库时通过pandas中的read_mysql()方法，主要参数如下：

(1)sql：要执行的查询SQL语句，必传参数。

(2)conn：数据库连接，可以使用pymysql创建，必传参数。

import pandas as pdimport pymysql conn = pymysql.connect(host="localhost",user='chb', password='123456', db="test",charset="utf8")sql = 'select * from student'df = pd.read_sql(sql, conn)print(df)conn.close()

输出结果如下：

id name Chinese Math English

0 1 陈一 67 60 56

1 2 李红 89 87 67

2 3 张大 76 56 98

3 4 杜军 95 90 72

5 mongodb数据库

pandas中并没有直接读取mongodb数据库的方法提供，这是让我很疑惑的地方，毕竟mongodb也是主流的非关系型数据库。在开始之前，请安装好pymongo第三方：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple pymongo

既然pandas中没有直接读取mongodb数据库的方法，我们就需要用将数据用pymongo读取出来：

import pandas as pdimport pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)db = client['eleme']db.authenticate('chb', '123456', 'admin')collection = db['test']data = collection.find()for item in data:print(item)

输出结果如下：

{'_id': 1, 'name': '张三', 'Chinese': 67, 'Math': 89, 'English': 97}

{'_id': 2, 'name': '李四', 'Chinese': 65, 'Math': 49, 'English': 78}

{'_id': 3, 'name': '王五', 'Chinese': 81, 'Math': 63, 'English': 84}

{'_id': 4, 'name': '黄六', 'Chinese': 70, 'Math': 69, 'English': 73}

将上面的数据传递给pandas，实例化DataFrame对象即可：

import pandas as pdimport pymongoclient = pymongo.MongoClient(host='94.191.85.11', port=27017)db = client['eleme']db.authenticate('chb', 'psd.mo.1123', 'admin')collection = db['test']data = collection.find()df = pd.DataFrame(list(data)) # 用读取出来的数据实例化DataFrameprint(df)

输出结果如下：

_id name Chinese Math English

0 1 张三 67 89 97

1 2 李四 65 49 78

2 3 王五 81 63 84

3 4 黄六 70 69 73

作者：奥辰

https://www.cnblogs.com/chenhuabin/p/11477076.html

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