　　Первый модуль импорта файлов

импорт панды как э.р.

1, свойство DataFrame

DF = pd.DataFrame ( 
    данные = {
         " имя " : [ " ZS " , " Ls " , " WW " , " ZL " ],
         " возраст " : [18, 19, 29, 11 ],
         " оценка " : [ 92,5, 93, 97, 65 ] 
    }, 
    индекс = [ " stu_1 " , " stu_2 " , " stu_3 ", "stu_4 " ] 
)

　　Создание ФР

　　В пеленгации и пеленгации виды печати , чтобы увидеть:

(1) Df индексированного свойства

Print ( " получить ф.р. имя индекса строки: \ n- " , df.index)
 Печать ( " получить ф.р. имя индекса столбца: \ n- " , df.columns)

(2) значения DF собственности

Print ( " прибудет ФР значений: \ n- " , df.values)
 Print ( " получить Df типов значений: \ n- " , типа (df.values))

(3) атрибуты формы DF и габариты

Печать ( " Получить ф.р. форму: \ n- " , df.shape)
 Print ( " Get размер ДФ: \ n- " , df.ndim)

(4) DF число элементов и типов элементов данных,

Печать ( " Получить количество элементов ДФ: \ n- " , df.size)
 Print ( " Получение данных типа элемента ДФ: \ n- " , df.dtypes)

2, файл операции панды

(1) Использование read_table () метод, чтобы прочитать файл

= Информация pd.read_table ( 
    filepath_or_buffer = " ./meal_order_info.csv " , 
    на сентябрь = " " , 
    заголовок = " Infer " ,   # Автоматическая идентификация # заголовок = None, не указывайте имя столбца # # заголовок = 0, # 0 обозначены имя индекса строка занимает 
    кодирующий = " ANSI " ,
     # index_col = 0 устанавливаются в индексе первой строки 0 # имя # Nrows = 3, # usecols = [0, 1], # имена = [ "01", "07" ], вы можете создавать свои собственные имена столбцов # # usecols = [ "info_id", "emp_id"] 
)

　　CSV - файл: запятая « » является разделителем текстового файла, filepath_or_buffer : имя путь + файл файл, на сентябрь / DELIMITER : разделители, заголовок = «Infer» : Автоматический индекс идентификации имен столбцов, имена : можно указать само имя столбца, index_col : Вы можете указать , какие столбцы, столбцы имя в качестве индекса строки, usecol : может получить свой собственный заданный столбец, кодирующие : кодирование настройки, Nrows : можно указать количество строк , читаемые

(2) с использованием read_csv () метод, чтобы прочитать файл

Информация = pd.read_csv ( " ./meal_order_info.csv " , кодирование = " ANSI " )

　　Параметры Ссылочных конкретных read_table () метод

(3) с использованием read_excel () метод, чтобы прочитать файл

= Пользователи pd.read_excel (
     " ./users.xlsx " , 
    SheetName = 0, 
    parse_cols = [0 ,. 1],   # в некоторых версиях работы 
)

　　Использование read_excel () метод читает первенствовать файл ( .xlsx , * .xls конец), параметр 1 : путь + имя файла, SheetName : номер таблицы, index_col : который можно указать столбец, в котором столбцы в качестве имени индекса строки, parse_cols : считывает указанный столбец

(4) использование to_csv () метод для сохранения файла

info.to_csv ( " ./info_save.csv " , индекс = False, режим = " " )

　　Информация: DataFrame переменные, индекс : сохранять ли индекс, из режима : режим экономии

DataFrame операционных свойств и панды файл: панды