pandas系列之txt文件和sql文件的基本操作
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发布时间：2024-09-30 02:47
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热心网友
时间：2024-10-12 07:42
本文所使用到的test.txt的内容如下：
使用read_table()方法导入txt文件
importpandasaspddf=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\test.txt')print(df)result:
我是李华。今天本来留下班里十几个人做大扫除结果他们都跑了，只留下了我一个人干完了所有活。回家的路上真不巧又下了雨，0雨太大把我自行车前轮胎上的辐条都冲走了，我非常生气。为了报复今天发生的一切，我骑着钢圈回到...1并把教室里的椅子都扔了出去。该方法是将利用分隔符分开的文件导入DataFrame的通用函数。不仅可以导入.txt文件，也可以导入.csv文件。
df=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\中文\数据分析测试表.csv')print(df)result:
区域,省份,城市0东北,辽宁,大连1西北,陕西,西安2华南,广东,深圳3华北,北京,北京4华中,湖北,武汉read_table()方法的其他参数用法和read_csv()方法基本一致，再此不再赘述。
2.导入sql文件2.1 安装依赖库pymysqlpython连接MySQL要用到pymysql，需要手动进行安装。
importpandasaspdimportpymysqlcon=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#数据库地址，本机为127.0.0.1或localhostuser='root',#用户名password='123456',#密码db='test',#数据库名charset='utf-8')#数据库编码，一般为utf-8sql="select*fromemployees"df=pd.read_sql(sql,con)print(df)此时报错
修改charset='utf8'后错误解决：
con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#数据库地址，本机为127.0.0.1或localhostuser='root',#用户名password='123456',#密码db='test',#数据库名charset='utf8')#数据库编码，一般为utf-8sql="select*fromemployees"df=pd.read_sql(sql,con)print(df)result:
eIDNAMEsexbirthjobsfirJobhiredate01张三男1990-06-21教师2005-06-202009-08-2612鲁怀德男2004-06-29工人2018-08-012021-01-0623赵燕妮女1994-07-06售货员2004-09-212019-05-23这里提供数据库查询结果作为比对：
注:python使用pymysql与MySQL交互时，编码方式只能写成utf8,不要习惯性地写成utf-8
3.小结导入数据主要用到pandas里的read_x()方法，x表示待导入文件的格式
除了之前介绍的导入.xlsx文件的read_excel(),导入.csv文件的read_csv(),导入txt的read_table(),导入sql文件的read_sql()之外，还有一些其他方法在此列出。这些使用到的不多，在此不做深入说明,。后面如有使用到再进行更新。
pd.read_xml()pd.read_html()pd.read_json()pd.read_clipboard()pd.read_feather()pd.read_fwf()pd.read_gbq()pd.read_orc()
热心网友
时间：2024-10-12 07:41
本文所使用到的test.txt的内容如下：
使用read_table()方法导入txt文件
importpandasaspddf=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\test.txt')print(df)result:
我是李华。今天本来留下班里十几个人做大扫除结果他们都跑了，只留下了我一个人干完了所有活。回家的路上真不巧又下了雨，0雨太大把我自行车前轮胎上的辐条都冲走了，我非常生气。为了报复今天发生的一切，我骑着钢圈回到...1并把教室里的椅子都扔了出去。该方法是将利用分隔符分开的文件导入DataFrame的通用函数。不仅可以导入.txt文件，也可以导入.csv文件。
df=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\中文\数据分析测试表.csv')print(df)result:
区域,省份,城市0东北,辽宁,大连1西北,陕西,西安2华南,广东,深圳3华北,北京,北京4华中,湖北,武汉read_table()方法的其他参数用法和read_csv()方法基本一致，再此不再赘述。
2.导入sql文件2.1 安装依赖库pymysqlpython连接MySQL要用到pymysql，需要手动进行安装。
importpandasaspdimportpymysqlcon=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#数据库地址，本机为127.0.0.1或localhostuser='root',#用户名password='123456',#密码db='test',#数据库名charset='utf-8')#数据库编码，一般为utf-8sql="select*fromemployees"df=pd.read_sql(sql,con)print(df)此时报错
修改charset='utf8'后错误解决：
con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#数据库地址，本机为127.0.0.1或localhostuser='root',#用户名password='123456',#密码db='test',#数据库名charset='utf8')#数据库编码，一般为utf-8sql="select*fromemployees"df=pd.read_sql(sql,con)print(df)result:
eIDNAMEsexbirthjobsfirJobhiredate01张三男1990-06-21教师2005-06-202009-08-2612鲁怀德男2004-06-29工人2018-08-012021-01-0623赵燕妮女1994-07-06售货员2004-09-212019-05-23这里提供数据库查询结果作为比对：
注:python使用pymysql与MySQL交互时，编码方式只能写成utf8,不要习惯性地写成utf-8
3.小结导入数据主要用到pandas里的read_x()方法，x表示待导入文件的格式
除了之前介绍的导入.xlsx文件的read_excel(),导入.csv文件的read_csv(),导入txt的read_table(),导入sql文件的read_sql()之外，还有一些其他方法在此列出。这些使用到的不多，在此不做深入说明,。后面如有使用到再进行更新。
pd.read_xml()pd.read_html()pd.read_json()pd.read_clipboard()pd.read_feather()pd.read_fwf()pd.read_gbq()pd.read_orc()