零基础小白保姆级Pandas数据分析从入门到实战（2）

数据的读取与写入是使用Pandas进行数据分析的第一步，也是至关重要的一步。Pandas提供了丰富的API来支持从不同数据源读取数据，以及将数据导出到各种格式。掌握这些操作能够让我们的数据分析工作更加高效和灵活。

2. 数据读取与写入

在数据分析的各个阶段中，能够高效地读取和写入数据是非常重要的。Pandas为此提供了多种函数，使得从不同的数据源读取数据变得简单易行，同时也能将处理后的数据导出到多种格式中。

2.1 读取CSV文件

CSV（逗号分隔值）文件是数据科学中最常见的数据格式之一，因为它简单、易读且被广泛支持。Pandas读取CSV文件非常简单：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 显示前几行数据以确认读取成功
print(df.head())

在读取CSV文件时，read_csv函数提供了许多参数来处理各种不同的CSV格式问题，如列分隔符不是逗号、文件中包含注释行、需要跳过某些行等。

2.2 读取Excel文件

Excel文件是另一种常见的数据源，尤其在商业分析中。Pandas通过read_excel函数提供了读取Excel文件的能力：

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 显示数据
print(df.head())

读取Excel文件时，可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表名称或索引。

2.3 将数据写入文件

在数据处理和分析完成后，经常需要将结果保存到文件中。Pandas提供了将DataFrame导出到CSV、Excel等格式的函数。

写入CSV文件

# 将DataFrame写入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

index=False参数的作用是不将行索引写入到CSV文件中，因为行索引在许多情况下是不必要的。

写入Excel文件

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1')

写入Excel文件时，可以通过sheet_name参数指定工作表的名称。

2.4 其他数据源的读取

Pandas不仅限于读取CSV和Excel文件，它还支持多种其他数据格式和数据源，如JSON、HTML、SQL数据库等。

读取JSON数据

# 读取JSON数据
df = pd.read_json('example.json')
print(df.head())

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，非常适合于Web数据的传输。

从SQL数据库读取数据

Pandas可以直接从SQL数据库中查询数据并将结果读取为DataFrame：

from sqlalchemy import create_engine

# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///example.db')

# 读取SQL查询结果到DataFrame
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', con=engine)
print(df.head())

这里使用了SQLAlchemy来创建数据库引擎，然后使用read_sql_query函数执行SQL查询。

结语

掌握Pandas的数据读取与写入功能是进行有效数据分析的第一步。通过本文的介绍，我们了解了如何从CSV、Excel等常见数据格式中读取数据，以及如何将数据导出到这些格式。此外，我们还简要介绍了Pandas如何与其他数据源交互，如JSON数据和SQL数据库。

随着数据分析技能的不断提高，你会遇到更多种类的数据源和更复杂的数据格式问题。熟练地使用Pandas进行数据的读取和写

入，将使你能够轻松应对这些挑战，从而更专注于数据分析本身。

记住，实践是提高Pandas技能的最佳途径。尝试从不同的数据源读取数据，并将你的分析结果保存到不同的格式中。这样，你不仅能够更加熟悉Pandas的各项功能，还能够更好地理解数据本身，为后续的数据处理和分析打下坚实的基础。

原文始发于微信公众号（跟着布布学Python）：零基础小白保姆级Pandas数据分析从入门到实战（2）

文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/256436.html