Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到dataframe中，这篇文件介绍怎么将处理好的dataframe中的数据写入到文件和数据库中。
首先我们通过二维ndarray创建一个简单的DataFrame：
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4))
df
0 1 2 3
0 1.0492286140081302 -0.7922606407983686 0.020418054868760225 -1.6649819403741724
1 0.3485250628814134 -2.117606544377745 1.466822878437205 -0.9249205656243358
2 1.3073567907490637 -0.7350348086218035 0.2856083175408006 -0.9053483976251634
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1. Dataframe写入到csv文件
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df.to_csv(‘D:\\a.csv‘, sep=‘,‘, header=True, index=True)
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第一个参数是说把dataframe写入到D盘下的a.csv文件中，参数sep表示字段之间用’,’分隔，header表示是否需要头部，index表示是否需要行号。
2. Dataframe写入到json文件
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df.to_json(‘D:\\a.json‘)
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把dataframe写入到D盘下的a.json文件中,文件的内容为
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{"0":{"0":1.049228614,"1":0.3485250629,"2":1.3073567907},"1":{"0":-0.7922606408,"1":-2.1176065444,"2":-0.7350348086},"2":{"0":0.0204180549,"1":1.4668228784,"2":0.2856083175},"3":{"0":-1.6649819404,"1":-0.9249205656,"2":-0.9053483976}}
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3.Dataframe写入到html文件
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df.to_html(‘D:\\a.html‘)
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把dataframe写入到D盘下的a.html文件中,文件的内容为
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<table border="1" class="dataframe">\n <thead>\n <tr style="text-align: right;">\n <th></th>\n <th>0</th>\n <th>1</th>\n <th>2</th>\n <th>3</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <th>0</th>\n <td>1.049229</td>\n <td>-0.792261</td>\n <td>0.020418</td>\n <td>-1.664982</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1</th>\n <td>0.348525</td>\n <td>-2.117607</td>\n <td>1.466823</td>\n <td>-0.924921</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>2</th>\n <td>1.307357</td>\n <td>-0.735035</td>\n <td>0.285608</td>\n <td>-0.905348</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>
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在浏览器中打开a.html的样式为
4.Dataframe写入到剪贴板中
这个是我认为最为贴心的功能, 一行代码可以将dataframe的内容导入到剪切板中，然后可以复制到任意地方
5.Dataframe写入到数据库中
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df.to_sql(‘tableName‘, con=dbcon, flavor=‘mysql‘)
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第一个参数是要写入表的名字，第二参数是sqlarchmy的数据库链接对象，第三个参数表示数据库的类型，“mysql”表示数据库的类型为mysql。
原文地址：https://www.cnblogs.com/liuys635/p/12441423.html
时间： 2024-10-11 02:25:02
