4.4 读写Excel文件《Python数据挖掘》_第1页
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文档简介

pandas统计分析基础-读写Excel文件

1.Excel文件读取pandas提供了read_excel函数来读取“xls”“xlsx”两种Excel文件。pandas.read_excel(io,sheetname=0,header=0,index_col=None,names=None,dtype=None)读写不同数据源的数据读写Excel文件参数名称说明io接收string。表示文件路径。无默认。sheet_name接收string、int。代表excel表内数据的分表位置。默认为0。header接收int或sequence。表示将某行数据作为列名。默认为infer，表示自动识别。names接收int、sequence或者False。表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。默认为None。index_col接收int、sequence或者False。表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引。默认为None。dtype接收dict。代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为values）。默认为None。2.Excel文件储存将文件存储为Excel文件，可以使用to_excel方法。其语法格式如下。DataFrame.to_excel(excel_writer=None,sheetname=None’,na_rep=”,header=True,index=True,index_label=None,mode=’w’,encoding=None)to_csv方法的常用参数基本一致，区别之处在于指定存储文件的文件路径参数名称为excel_writer，并且没有sep参数，增加了一个sheetnames参数用来指定存储的Excelsheet的名称，默认为sheet1。读写不同数据源的数据读写Excel文件pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外，还需要使用SQLAlchemy库建立对应的数据库连接。SQLAlchemy配合相应数据库的Python连接工具（例如MySQL数据库需要安装mysqlclient或者pymysql库），使用create_engine函数，建立一个数据库连接。fromsqlalchemyimportcreate_engine##创建一个mysql连接器，engine=create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test?charset=utf8’)usarrest=pd.read_sql_table('usarrest',con=engine)#使用read_sql_table读取订单详情表usarrest2=pd.read_sql('select*fr

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