Pandas Input/Output (输入输出) API 手册
Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了大量的数据操作工具，包括数据的输入和输出（I/O）。
以下是 Pandas Input/Output (输入输出) 常用的 API：
读取数据
| 方法 | 描述 |
|---|---|
pd.read_csv(filepath, sep, header, index_col)
|
从 CSV 文件读取数据。 |
pd.read_excel(io, sheet_name)
|
从 Excel 文件读取数据。 |
pd.read_json(path_or_buf)
|
从 JSON 文件读取数据。 |
pd.read_html(io)
|
从 HTML 文件中读取表格数据。 |
pd.read_sql(sql, con)
|
从 SQL 数据库读取数据。 |
pd.read_clipboard()
|
从剪贴板读取数据。 |
pd.read_parquet(path)
|
从 Parquet 文件读取数据。 |
pd.read_feather(path)
|
从 Feather 文件读取数据。 |
pd.read_hdf(path, key)
|
从 HDF5 文件读取数据。 |
pd.read_pickle(path)
|
从 Pickle 文件读取数据。 |
pd.read_sas(filepath)
|
从 SAS 文件读取数据。 |
pd.read_spss(filepath)
|
从 SPSS 文件读取数据。 |
pd.read_sql_table(table_name, con)
|
从 SQL 数据库的表中读取数据。 |
pd.read_sql_query(sql, con)
|
执行 SQL 查询并读取结果。 |
pd.read_gbq(query)
|
从 Google BigQuery 读取数据。 |
写入数据
| 方法 | 描述 |
|---|---|
DataFrame.to_csv(path, sep, index)
|
将 DataFrame 写入 CSV 文件。 |
DataFrame.to_excel(path, sheet_name)
|
将 DataFrame 写入 Excel 文件。 |
DataFrame.to_json(path)
|
将 DataFrame 写入 JSON 文件。 |
DataFrame.to_html(path)
|
将 DataFrame 写入 HTML 文件。 |
DataFrame.to_sql(name, con)
|
将 DataFrame 写入 SQL 数据库。 |
DataFrame.to_clipboard()
|
将 DataFrame 复制到剪贴板。 |
DataFrame.to_parquet(path)
|
将 DataFrame 写入 Parquet 文件。 |
DataFrame.to_feather(path)
|
将 DataFrame 写入 Feather 文件。 |
DataFrame.to_hdf(path, key)
|
将 DataFrame 写入 HDF5 文件。 |
DataFrame.to_pickle(path)
|
将 DataFrame 写入 Pickle 文件。 |
DataFrame.to_markdown(path)
|
将 DataFrame 写入 Markdown 文件。 |
DataFrame.to_string()
|
将 DataFrame 转换为字符串。 |
DataFrame.to_latex(path)
|
将 DataFrame 写入 LaTeX 文件。 |
DataFrame.to_records()
|
将 DataFrame 转换为 numpy 记录数组。 |
DataFrame.to_dict()
|
将 DataFrame 转换为字典。 |
DataFrame.to_numpy()
|
将 DataFrame 转换为 numpy 数组。 |
实例
示例代码
importpandasaspd# 读取 CSV 文件df=pd.read_csv('data.csv')# 读取 Excel 文件df_excel=pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name='Sheet1')# 读取 JSON 文件df_json=pd.read_json('data.json')# 写入 CSV 文件df.to_csv('output.csv',index=False)# 写入 Excel 文件df.to_excel('output.xlsx',sheet_name='Sheet1')# 写入 JSON 文件df.to_json('output.json')详细参数说明
pd.read_csv()
| 参数 | 描述 |
|---|---|
filepath
|
文件路径。 |
sep
|
分隔符，默认为
,
。
|
header
|
指定作为列名的行号，默认为
0
（第一行）。
|
index_col
|
指定作为索引的列号或列名。 |
dtype
|
指定列的数据类型。 |
na_values
|
指定哪些值应被视为缺失值。 |
DataFrame.to_csv()
| 参数 | 描述 |
|---|---|
path
|
文件路径。 |
sep
|
分隔符，默认为
,
。
|
index
|
是否写入索引，默认为
True
。
|
header
|
是否写入列名，默认为
True
。
|
encoding
|
文件编码，默认为
utf-8
。
|
pd.read_excel()
| 参数 | 描述 |
|---|---|
io
|
文件路径或文件对象。 |
sheet_name
|
工作表名称或索引，默认为
0
。
|
header
|
指定作为列名的行号，默认为
0
。
|
index_col
|
指定作为索引的列号或列名。 |
DataFrame.to_excel()
| 参数 | 描述 |
|---|---|
path
|
文件路径。 |
sheet_name
|
工作表名称，默认为
Sheet1
。
|
index
|
是否写入索引，默认为
True
。
|
header
|
是否写入列名，默认为
True
。
|
如果需要更详细的信息，可以参考 Pandas 官方文档 。