팬더
팬더 NumPy와는 공구에 기초하여 생성 된 데이터 분석 작업을 해결하는 도구이다. 팬더 큰 라이브러리를 포함하고 일부 표준 데이터 모델에 필요한 도구를 효율적으로 대규모 데이터 세트를 운영합니다. 팬더는 함수를 제공 및 방법은 쉽고 빠르게 데이터를 처리 할 수있게.
DataFrame
DataFrame 데이터 구조 판다 데이터베이스 테이블 데이터베이스 파이썬의 동작에 유사한 것으로 간주 될 수있는 처리, 파이썬은 가장 일반적으로 사용되는 데이터 마이닝 도구이며
에 기록 TXT, 직접 사용 to_csv을 달성 할 수있다
import pandas as pd
data = {'dog':[A,B,C,D,E],'cat':[a,b,c,d,e]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('E:\\result.csv',index=False,sep=' ')
추가 :
csv 파일에 쓰기 : df.to_csv('E:\\result.csv')
... JSON 파일 : df.to_json('E:\\result.csv')
... HTML 파일에 : df.to_html('E:\\result.csv')
... 클립 보드 : df.to_clipboard('E:\\result.csv')
... 데이터베이스 :df.to_sql('E:\\result.csv')
중국어로 작성된 내용이 깨진 경우 문제가 후 작성의 Result.txt :
df.to_csv('result.txt',index=False,sep=' ',encoding='utf_8_sig')
~ VII 물고기 보트 선장에 의해
