标签：表格 port 导入表 基本 print 数据转换 不同 exec 磁盘
Pandas是基于 Numpy 的一个开源的Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是“Panel data”（面板数据， 一个计量经济学的名词） 两个单词拼成的。简单的说，可以把Pandas 看做是Python 版的 Excel。
1、安装 Pandas
如果您已经安装了 Anaconda， 你可以很方便的咋终端或者命令提示符里输入安装命令：
conda install pandas
如果你没有安装Anaconda,你也可以用Python 自带的包管理器 pip 来安装：
pip install pandas
2、 Pandas 数据结构
Series 是一种一维数组， 和 Numpy 里的数组很相似。事实上， Series 基本上就是基于 Numpy 的数组对象来的。 和 Numpy 的数组不同，Series 能为数据自定义标签， 也就是索引（index），然后通过索引来访问数组中数据。
import numpy as np import pandas as pd
3、创建一个Series 的基本语法如下：
my_series = pd.Series（data, index）
上面的data 参数可以是任意数据对象，比如字典、列表甚至是 Numpy 数组，而 index 参数则是对 data 的索引值，类似字典中的 key 。
下面例子里，创建一个 Series 对象，并用字符串对数字列表进行索引：
counties = [‘USA‘, ‘Nigeria‘, ‘France‘, ‘Ghana‘] my_data = [100, 200, 300, 400] pd.Series(my_data, counties)
注意：请记住， index 参数是可以省略的， 你可以选择不输入这个参数。如果不带index 参数， Pandas 会自动用默认的 index 进行索引，类似数组， 索引值是[0, ...,len(data) - 1] 。
4、DataFrames
Pandas 的 DataFrames （数据表）是一种 2 维数据结构，数以表格的形式存储， 分成若干行和列。通过 DataFrame， 你能很方便的处理数据。常见的操作比如选取、替换行或列的数据，还能重组数据表、修改索引，多重筛选等。
构建一个DataFrame 的语法如下：
举个例子,我们可以创建一个 5 行 4 列的Dataframe，并填上随机数据：
看，上面表中的每一列基本上就是一个Series，他们都用了同一个 index 。因此，我们可以把DataFrame 理解成一组采用同样索引的Series的集合。
下面的例子里，我们将用许多的 Series 来构建一个 DataFrame：
df = {‘Name‘ : pd.Series([‘jon‘, ‘Aaron‘, ‘Todd‘], index = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]), ‘Age‘:pd.Series([‘39‘, ‘35‘, ‘30‘, ‘25‘], index = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]),
‘Nationality‘:pd.Series([‘US‘, ‘China‘, ‘USA‘], [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘])}
pd.DataFrame(df)
5、读取 CSV 文件
简单的说，只要 pd.read_csv() 就能将 CSV 文件里的数据转换成 DataFrame 对象：
df = pd.read_csv(‘examle.csv‘) df
6、写入 CSV 文件
将 DataFrame 对象存入 .csv 文件的方法师 .to_csv(), 例如， 我们先创建一个 DataFrame 对象：
data = { ‘A‘ :[‘Dog1‘, ‘Dog2‘, ‘Dog3‘, ‘Dog4‘, ‘Dog5‘, ‘Dog6‘], ‘B‘ :[‘Dog1‘, ‘Dog2‘, ‘Dog3‘, ‘Dog4‘, ‘Dog5‘, ‘Dog6‘], ‘C‘ :[‘Dog1‘, ‘Dog2‘, ‘Dog3‘, ‘Dog4‘, ‘Dog5‘, ‘Dog6‘], ‘D‘ :[‘Dog1‘, ‘Dog2‘, ‘Dog3‘, ‘Dog4‘, ‘Dog5‘, ‘Dog6‘] } df = pd.DataFrame(data) print(df)
A B C D 0 Dog1 q 1 11 1 Dog2 w 2 22 2 Dog3 e 3 33 3 Dog4 r 4 44 4 Dog5 t 5 55 5 Dog6 y 6 66
然后将这个DataFrame 对象存成 ‘New_dataframe’文件， Pandas 会自动在磁盘上创建这个文件。
注意，出入 index = false 参数是因为不希望 Pandas 把索引列的 0 ~ 5 也存到文件中。
为了确保数据已经保存好了， 你可以试试用 pd.read_csv(‘New_dataframe‘), 把这个文件的内容读取出来看看。
7、读取 Excel 表格文件
Execl 文件是一个不错的数据来源。使用 pd.read_excel() 方法，我们能将 Execl 表格中的数据导入 Pandas 中，请注意，Pandas 只能导入表格文件中的数据，其他对象，例如宏、图形和公式等都会直接导入。如果文件中存在此类对象，可能会导致pd.read_excel() 方法执行失败。
举个例子，假设我们有一个 Excel 表格‘excel_output.xlsx’ ，然后读取它的数据：
pd.read_excel(‘excel_output.xlsx‘, sheet_name = ‘Sheet1‘)
请注意，每个 Excel 表格文件都含有一个或多个工作表， 传入 sheet_name = ‘Sheet1‘ 这样的参数， 就表示只读取‘excel_output.xlsx’ 中的Sheet1 工作表的内容。
8、写入 Excel 表格数据
跟写CSV文件类似， 我们可以将一个 DataFrame 对象存成 .xlsx 文件，语法是 .to_excel():
data = { ‘A’:[‘dog1‘, ‘dog2‘, ‘dog3‘, ‘dog4‘, ‘dog5‘, ‘dog6‘] , ‘A’:[‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘, ‘F‘] , ‘A’:[‘x‘, ‘y‘, ‘z‘, ‘h‘, ‘i‘, ‘j‘] , ‘A’:[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘] } df = pd.DataFrame(data) df A B C D 0 dog1 A x 1 1 dog2 B y 2 2 dog3 C z 3 3 dog4 D h 4 4 dog5 E i 5 5 dog6 F j 6
# 将 DataFrame 对象存成 .xlsx 文件，用 .to_excel()方法：
df.to_excel(‘excel_output.xlsx‘, sheet_name = ‘Sheet1‘)
9、读取 HTML 文件中的数据
为了读取 HTML 文件，你需要安装 htmllib5，lxml 以及 BeautifulSoup4库，在终端或命令行提示符运行以下命令来来安装:
conda install lxml
conda install html5lib
conda install BeautifulSoup
举个栗子， 我们用让 Pandas 读取这个页面的数据：http://en.wikipedia.org/wiki/Udacity.由于一个页面上含有多个不同的表格，我们需要通过下标 [0, ...,len(tables) - 1]访问数组中的不同元素。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jcjc/p/10804904.html
