Pandas 常用函数-读取数据

简介: Pandas 常用函数-读取数据

读取数据

函数 说明
pd.read_csv(filename) 读取 CSV 文件;
pd.read_excel(filename) 读取 Excel 文件;
pd.read_sql(query, connection_object) 从 SQL 数据库读取数据;
pd.read_json(json_string) 从 JSON 字符串中读取数据;
pd.read_html(url) 从 HTML 页面中读取数据。

实例

import pandas as pd


# 从 CSV 文件中读取数据

df = pd.read_csv('data.csv')


# 从 Excel 文件中读取数据

df = pd.read_excel('data.xlsx')


# 从 SQL 数据库中读取数据

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('database.db')

df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)


# 从 JSON 字符串中读取数据

json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

df = pd.read_json(json_string)


# 从 HTML 页面中读取数据

url = 'https://www.runoob.com'

dfs = pd.read_html(url)

df = dfs[0] # 选择第一个数据框

目录
相关文章
|
11天前
|
监控 物联网 数据处理
Pandas高级数据处理:数据流式计算
本文介绍了如何使用 Pandas 进行流式数据处理。流式计算能够实时处理不断流入的数据,适用于金融交易、物联网监控等场景。Pandas 虽然主要用于批处理,但通过分块读取文件、增量更新 DataFrame 和使用生成器等方式,也能实现简单的流式计算。文章还详细讨论了内存溢出、数据类型不一致、数据丢失或重复及性能瓶颈等常见问题的解决方案,并建议在处理大规模数据时使用专门的流式计算框架。
138 100
Pandas高级数据处理:数据流式计算
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
Pandas数据应用:客户流失预测
本文介绍如何使用Pandas进行客户流失预测,涵盖数据加载、预处理、特征工程和模型训练。通过解决常见问题(如文件路径错误、编码问题、列名不一致等),确保数据分析顺利进行。特征工程中创建新特征并转换数据类型,为模型训练做准备。最后,划分训练集与测试集,选择合适的机器学习算法构建模型,并讨论数据不平衡等问题的解决方案。掌握这些技巧有助于有效应对实际工作中的复杂情况。
142 95
|
30天前
|
数据采集 存储 供应链
Pandas数据应用:库存管理
本文介绍Pandas在库存管理中的应用,涵盖数据读取、清洗、查询及常见报错的解决方法。通过具体代码示例,讲解如何处理多样数据来源、格式不一致、缺失值和重复数据等问题,并解决KeyError、ValueError等常见错误,帮助提高库存管理效率和准确性。
106 72
|
4天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
Pandas高级数据处理:数据仪表板制作
《Pandas高级数据处理:数据仪表板制作》涵盖数据清洗、聚合、时间序列处理等技巧,解决常见错误如KeyError和内存溢出。通过多源数据整合、动态数据透视及可视化准备,结合性能优化与最佳实践,助你构建响应快速、数据精准的商业级数据仪表板。适合希望提升数据分析能力的开发者。
58 31
|
5天前
|
数据采集 并行计算 数据可视化
Pandas高级数据处理:数据报告生成实战指南
数据报告生成面临数据质量、计算性能、呈现形式和自动化等核心挑战。常见问题包括缺失值导致统计失真、内存溢出及可视化困难。解决方案涵盖数据清洗、分块处理、安全绘图模板等。通过模块化设计、异常处理机制和性能优化策略,如使用`category`类型、并行计算等,可大幅提升效率。最佳实践建议建立数据质量检查清单、版本控制和自动化测试框架,确保系统具备自适应能力,提升报告生成效率300%以上。
38 12
|
1月前
|
数据采集 存储 算法
Pandas数据应用:市场篮子分析
市场篮子分析是一种用于发现商品间关联关系的数据挖掘技术,广泛应用于零售业。Pandas作为强大的数据分析库,在此领域具有显著优势。本文介绍了市场篮子分析的基础概念,如事务、项集、支持度、置信度和提升度,并探讨了数据预处理、算法选择、参数设置及结果解释中的常见问题与解决方案,帮助用户更好地进行市场篮子分析,为企业决策提供支持。
70 29
|
29天前
|
数据采集 供应链 数据可视化
Pandas数据应用:供应链优化
在当今全球化的商业环境中,供应链管理日益复杂。Pandas作为Python的强大数据分析库,能有效处理库存、物流和生产计划中的大量数据。本文介绍如何用Pandas优化供应链,涵盖数据导入、清洗、类型转换、分析与可视化,并探讨常见问题及解决方案,帮助读者在供应链项目中更加得心应手。
50 21
|
28天前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 数据挖掘
Pandas数据应用:广告效果评估
在数字化营销中,广告效果评估至关重要。Pandas作为Python的强大数据分析库,在处理广告数据时表现出色。本文介绍如何使用Pandas进行广告效果评估,涵盖数据读取、预览、缺失值处理、数据类型转换及常见报错解决方法,并通过代码案例详细解释。掌握这些技能,可为深入分析广告效果打下坚实基础。
41 17
|
1月前
|
机器学习/深度学习 BI 定位技术
Pandas数据应用:用户细分
用户细分是数据分析和商业智能中的关键步骤,通过将用户群体划分为不同子集,企业可以更精准地了解用户需求并制定营销策略。Pandas 是 Python 中常用的数据处理库,支持高效的数据操作。使用 Pandas 进行用户细分包括数据准备、清洗、特征工程、细分和结果分析等步骤。常见问题如数据类型不一致、内存不足等可通过相应方法解决。Pandas 简化了用户细分流程,帮助获取有价值的洞察。
59 24
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
Pandas数据应用:销售预测
本文介绍如何使用Pandas进行销售预测。首先,通过获取、清洗和可视化历史销售数据,确保数据质量并理解其特征。接着,进行特征工程,构建线性回归等模型进行预测,并评估模型性能。最后,针对常见问题如数据类型不匹配、时间格式错误、内存不足和模型过拟合提供解决方案。掌握这些步骤,可有效提升销售预测的准确性,助力企业优化库存管理和提高客户满意度。
55 17