pandas学习之txt与sql文件的基本操作指南

第pandas学习之txt与sql文件的基本操作指南目录前言1.导入txt文件2.导入sql文件2.1安装依赖库pymysql3.小结总结

前言

Pandas是python的一个数据分析包，是基于NumPy的一种工具提供了大量数据结构和函数，可以很方便的处理结构化数据，常见数据结构有：

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。

DataFrame：二维的表格型数据结构，可以将DataFrame理解为Series的容器

Time-Series：以时间为索引的Series

Panel：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器

1.导入txt文件

本文所使用到的test.txt的内容如下：

使用read_table()方法导入txt文件

importpandasaspd

df=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\test.txt')

print(df)

result:

我是李华。今天本来留下班里十几个人做大扫除结果他们都跑了，只留下了我一个人干完了所有活。回家的路上真不巧又下了雨，

0雨太大把我自行车前轮胎上的辐条都冲走了，我非常生气。为了报复今天发生的一切，我骑着钢圈回到...

1并把教室里的椅子都扔了出去。

该方法是将利用分隔符分开的文件导入DataFrame的通用函数。不仅可以导入.txt文件，也可以导入.csv文件。

df=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\中文\数据分析测试表.csv')

print(df)

result:

区域,省份,城市

0东北,辽宁,大连

1西北,陕西,西安

2华南,广东,深圳

3华北,北京,北京

4华中,湖北,武汉

read_table()方法的其他参数用法和read_csv()方法基本一致，再此不再赘述。

2.导入sql文件

2.1安装依赖库pymysql

python连接MySQL要用到pymysql，需要手动进行安装。

importpandasaspd

importpymysql

con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#数据库地址，本机为127.0.0.1或localhost

user='root',#用户名

password='123456',#密码

db='test',#数据库名

charset='utf-8')#数据库编码，一般为utf-8

sql="select*fromemployees"

df=pd.read_sql(sql,con)

print(df)

此时报错

修改charset='utf8'后错误解决：

con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#数据库地址，本机为127.0.0.1或localhost

user='root',#用户名

password='123456',#密码

db='test',#数据库名

charset='utf8')#数据库编码，一般为utf-8

sql="select*fromemployees"

df=pd.read_sql(sql,con)

print(df)

result:

eIDNAMEsexbirthjobsfirJobhiredate

01张三男1990-06-21教师2005-06-202009-08-26

12鲁怀德男2004-06-29工人2025-08-012025-01-06

23赵燕妮女1994-07-06售货员2004-09-212025-05-23

这里提供数据库查询结果作为比对：

注:python使用pymysql与MySQL交互时，编码方式只能写成utf8,不要习惯性地写成utf-8

3.小结

导入数据主要用到pandas里的read_x()方法，x表示待导入文件的格式

除了之前介绍的导入.xlsx文件的read_excel(),导入.csv文件的read_csv(),导入txt的read_table(),导入sql文件的read_sql()之外，

还有一些其他方法在此列出。这些使用到的不多，在此不做深入说明,。后面如有使用到再进行更新。

pd.read_xml()

pd.read_