Pandas dataframe数据写入文件和数据库
转自:http://www.dcharm.com/?p=584
Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到dataframe中,这篇文件介绍怎么将处理好的dataframe中的数据写入到文件和数据库中。
首先我们通过二维ndarray创建一个简单的DataFrame:
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import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4))df 0 1 2 30 1.0492286140081302 -0.7922606407983686 0.020418054868760225 -1.66498194037417241 0.3485250628814134 -2.117606544377745 1.466822878437205 -0.92492056562433582 1.3073567907490637 -0.7350348086218035 0.2856083175408006 -0.9053483976251634 |
1. Dataframe写入到csv文件
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df.to_csv('D:\\a.csv', sep=',', header=True, index=True) |
第一个参数是说把dataframe写入到D盘下的a.csv文件中,参数sep表示字段之间用’,’分隔,header表示是否需要头部,index表示是否需要行号。
2. Dataframe写入到json文件
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df.to_json('D:\\a.json') |
把dataframe写入到D盘下的a.json文件中,文件的内容为
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{"0":{"0":1.049228614,"1":0.3485250629,"2":1.3073567907},"1":{"0":-0.7922606408,"1":-2.1176065444,"2":-0.7350348086},"2":{"0":0.0204180549,"1":1.4668228784,"2":0.2856083175},"3":{"0":-1.6649819404,"1":-0.9249205656,"2":-0.9053483976}} |
3.Dataframe写入到html文件
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df.to_html('D:\\a.html') |
把dataframe写入到D盘下的a.html文件中,文件的内容为
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<table border="1" class="dataframe">\n <thead>\n <tr style="text-align: right;">\n <th></th>\n <th>0</th>\n <th>1</th>\n <th>2</th>\n <th>3</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <th>0</th>\n <td>1.049229</td>\n <td>-0.792261</td>\n <td>0.020418</td>\n <td>-1.664982</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1</th>\n <td>0.348525</td>\n <td>-2.117607</td>\n <td>1.466823</td>\n <td>-0.924921</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>2</th>\n <td>1.307357</td>\n <td>-0.735035</td>\n <td>0.285608</td>\n <td>-0.905348</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table> |
在浏览器中打开a.html的样式为
4.Dataframe写入到剪贴板中
这个是我认为最为贴心的功能, 一行代码可以将dataframe的内容导入到剪切板中,然后可以复制到任意地方
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df.to_clipboard() |
5.Dataframe写入到数据库中
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df.to_sql('tableName', con=dbcon, flavor='mysql') |
第一个参数是要写入表的名字,第二参数是sqlarchmy的数据库链接对象,第三个参数表示数据库的类型,“mysql”表示数据库的类型为mysql。
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