python資料清洗學習筆記 檔案讀寫

前期準備：

#匯入os模組

import os
#獲得當前路徑位址
os.getcwd(
)# 更改檔案路勁
os.chdir(
'f:\python\資料清洗\**和資料'
)#設定最大顯示列數
pd.set_option(
'display.max_columns',20
)#設定最大顯示行數
pd.set_option(
'display.max_rows',50
)

• 使用read_csv方法讀取，結果為dataframe格式

• 在讀取csv檔案時，檔名稱盡量是英文

• 引數較多，可以自行控制，但很多時候用預設引數

• 讀取csv時，注意編碼，常用編碼為utf-8、gbk 、gbk2312和gb18030等

• 使用to_csv方法快速儲存

df = pd.read_csv(『******x.csv』,encoding= 『gbk』)

df.to_csv(『df.csv』,index=false)

#讀取csv檔案資訊

a = pd.read_csv(
'***x.csv'
, encoding=
'utf-8'
)#檢視表資訊
a.info(
)#數值類常用統計值
a.describe(
)#檢視表前10行資訊
a.head(10)
#檢視各列非空值數量
a.count(
)#僅取讀檔案的前100行
b = pd.read_csv(
'***x.csv'
,nrows=
100)
#儲存資料
b.to_csv(
'b1.csv'
,encoding=
'utf-8'
,index=
false
)

• 讀取excel檔案和csv檔案引數大致一樣, 但要考慮工作表sheet頁

• 引數較多，可以自行控制，但很多時候用預設引數

• 讀取excel時，注意編碼，常用編碼為utf-8、gbk 、gbk2312和gb18030等

• 使用to_excel快速儲存為xlsx格式

df =pd.read_excel(『meal_order_info.xlsx』, sheet_name = 『sheet1』)

df.to_excel(『a1.xlsx』, sheet_name=『sheet1』,index= false,encoding='utf-8)

#讀取excel需要註明具體哪乙個工作簿,否則就是第乙個工作簿

df1 = pd.read_excel(
'***x.xlsx'
,encoding =
'utf-8'
,sheet_name =
'detail1'
)# sheet_name可以為數字，代表第幾個工作簿
df1 = pd.read_excel(
'***x.xlsx'
,encoding =
'utf-8'
,sheet_name=0)
#儲存資料
df1.to_excel(
'a1.xlsx'
,sheet_name=
'one'
,index=
false
)

• 通過pandas中read_sql 函式讀入, 讀取完以後是dataframe格式

• 通過dataframe的to_sql方法儲存

sql = 『select * from ******』 #選擇資料庫中表名稱

df.to_sql(『testdf』,con = conn, index=false,if_exists= 『replace』)

#匯入相關資料庫

import pymysql
from sqlalchemy import create_engine

conn=create_engine(『mysql+pymysql://user:passward@ip:3306/test01』)

• root: 使用者名稱

• passward: 密碼

• ip : 伺服器ip，本地電腦用localhost

• 3306： 埠號

• test01 : 資料庫名稱

#建立連線

conn = create_engine(
'mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/******'
)#取讀資料
#選擇資料庫中的表名
sql =
'select * from ******'
df2 = pd.read_sql(sql,conn)
#df2是乙個dataframe格式
## 函式
defquery
(table)
: host =
'localhost'
user =
'root'
password =
'****'
#這兒的*是指你的資料庫連線密碼
database =
'******x'
#x為資料庫的名稱
port =
3306
conn =create_engine(
"mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}"
.format
(user, password,host, port, database)
)#sql語句，可以定製，實現靈活查詢
sql =
'select * from '
+ table #選擇資料庫中表名稱 
# 使用pandas的read_sql函式，可以直接將資料存放在dataframe中
results =pd.read_sql(sql,conn)
return results

## 函式

defquery
(database,table): 
host =
'localhost'
user =
'root'
password =
'******'
port =
3306
conn =create_engine(
"mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}"
.format
(user, password,host, port, database)
)#sql語句，可以定製，實現靈活查詢
sql =
'select * from '
+ table #選擇資料庫中表名稱 
#使用pandas的read_sql函式，可以直接將資料存放在dataframe中
results =pd.read_sql(sql,conn)
return results

• con是連線

• if_exists：表如果存在怎麼處理。

• index=false：不插入索引index

python是否能將資料寫入資料庫，很多時候取決於資料庫的許可權

記錄自：python資料清洗實戰–peter老師

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