数据分析应用项目化教程（Python） 课件 任务5.2 JSON和Excel数据读写_第1页
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文档简介

第五章使用pandas进行数据读写

任务5.2

JSON和Excel数据读写df.to_json和pd.read_jsondf.to_excel和pd.read_exceldf.to_json和pd.read_jsonread_json/to_json：参数orient共六类，控制读写JSON字符串的格式。to_json方法将对象转换为JSON字符串。注意：NaNandNone将转换为null，日期时间对象将转换为UNIXtimestamps。参数orient决定输出JSON的格式：对Series:默认值‘index’，可选择:{‘split’,‘records’,‘index’,‘table’}；对DataFrame:默认值‘columns’，可选择:{‘split’,‘records’,‘index’,‘columns’,‘values’,‘table’}。df.to_json和pd.read_json不同选项对应的JSON字符串格式如下：'split':dictlike{'index':[index],'columns':[columns],'data':[values]}'records':listlike[{column:value},…,{column:value}]'index':dictlike{index:{column:value}}'columns':dictlike{column:{index:value}}'values':justthevaluesarray'table':dictlike{'schema':{schema},'data':{data}}df.to_json和pd.read_json'columns':dictlike{column:{index:value}}df.to_excel和pd.read_excel在读写excel文件时，我们要考虑的一些问题：每个excel文件包含多个表格(sheet)，如何读取一个或者多个表格；每个表格中读取哪些列；是否使用数据第一行作为列标签，第一行是否是正式内容；是否需要指定行的标签。pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None)io：excel文件sheet_name：返回指定的sheet，如果将sheet_name指定为None，则返回全表，如果需要返回多个表，可以将sheet_name指定为一个列表，例如['sheet1','sheet2']header：指定数据表的表头，默认值为0，即将第一行作为表头。usecols：读取指定的列，usecols=[0,1]表示要读取第1列和第2列数据df.to_excel和pd.read_exceldf1.to_excel("output.xlsx",sheet_name='Sheet_name_1

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