Pandas Input/Output (输入输出) API 手册

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，它提供了大量的数据操作工具，包括数据的输入和输出（I/O）。

以下是 Pandas Input/Output (输入输出) 常用的 API：

读取数据

方法 描述
pd.read_csv(filepath, sep, header, index_col) 从 CSV 文件读取数据。
pd.read_excel(io, sheet_name) 从 Excel 文件读取数据。
pd.read_json(path_or_buf) 从 JSON 文件读取数据。
pd.read_html(io) 从 HTML 文件中读取表格数据。
pd.read_sql(sql, con) 从 SQL 数据库读取数据。
pd.read_clipboard() 从剪贴板读取数据。
pd.read_parquet(path) 从 Parquet 文件读取数据。
pd.read_feather(path) 从 Feather 文件读取数据。
pd.read_hdf(path, key) 从 HDF5 文件读取数据。
pd.read_pickle(path) 从 Pickle 文件读取数据。
pd.read_sas(filepath) 从 SAS 文件读取数据。
pd.read_spss(filepath) 从 SPSS 文件读取数据。
pd.read_sql_table(table_name, con) 从 SQL 数据库的表中读取数据。
pd.read_sql_query(sql, con) 执行 SQL 查询并读取结果。
pd.read_gbq(query) 从 Google BigQuery 读取数据。

写入数据

方法 描述
DataFrame.to_csv(path, sep, index) 将 DataFrame 写入 CSV 文件。
DataFrame.to_excel(path, sheet_name) 将 DataFrame 写入 Excel 文件。
DataFrame.to_json(path) 将 DataFrame 写入 JSON 文件。
DataFrame.to_html(path) 将 DataFrame 写入 HTML 文件。
DataFrame.to_sql(name, con) 将 DataFrame 写入 SQL 数据库。
DataFrame.to_clipboard() 将 DataFrame 复制到剪贴板。
DataFrame.to_parquet(path) 将 DataFrame 写入 Parquet 文件。
DataFrame.to_feather(path) 将 DataFrame 写入 Feather 文件。
DataFrame.to_hdf(path, key) 将 DataFrame 写入 HDF5 文件。
DataFrame.to_pickle(path) 将 DataFrame 写入 Pickle 文件。
DataFrame.to_markdown(path) 将 DataFrame 写入 Markdown 文件。
DataFrame.to_string() 将 DataFrame 转换为字符串。
DataFrame.to_latex(path) 将 DataFrame 写入 LaTeX 文件。
DataFrame.to_records() 将 DataFrame 转换为 numpy 记录数组。
DataFrame.to_dict() 将 DataFrame 转换为字典。
DataFrame.to_numpy() 将 DataFrame 转换为 numpy 数组。

实例

实例

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 读取 Excel 文件
df_excel = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取 JSON 文件
df_json = pd.read_json('data.json')

# 写入 CSV 文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

# 写入 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 写入 JSON 文件
df.to_json('output.json')

详细参数说明

pd.read_csv()

参数 描述
filepath 文件路径。
sep 分隔符，默认为 ,。
header 指定作为列名的行号，默认为 0（第一行）。
index_col 指定作为索引的列号或列名。
dtype 指定列的数据类型。
na_values 指定哪些值应被视为缺失值。

DataFrame.to_csv()

参数 描述
path 文件路径。
sep 分隔符，默认为 ,。
index 是否写入索引，默认为 True。
header 是否写入列名，默认为 True。
encoding 文件编码，默认为 utf-8。

pd.read_excel()

参数 描述
io 文件路径或文件对象。
sheet_name 工作表名称或索引，默认为 0。
header 指定作为列名的行号，默认为 0。
index_col 指定作为索引的列号或列名。

DataFrame.to_excel()

参数 描述
path 文件路径。
sheet_name 工作表名称，默认为 Sheet1。
index 是否写入索引，默认为 True。
header 是否写入列名，默认为 True。

如果需要更详细的信息，可以参考 Pandas 官方文档。