pandas:读取各类文件方法以及爬虫时json数据保存

文件的读取与写入

| 常用读文件方法 | 说明 |

| -------------- | ---------------- |

| read_csv | 读取CSV文件 |

| read_excel | 读取Excel文件 |

| read_html | 读取网页HTML文件 |

| read_table | 通用读取方法 |

| 常用写文件方法 | 说明 |

| -------------- | ----------- |

| to_csv | 写csv文件 |

| to_excel | 写Excel文件 |

1、读取文件常用的参数

pandas.read_csv(

filepath_or_buffer=None,

sep=',',

delimiter=None,

header=None,

names=None,

index_col=None,

usecols=None,

skiprows=None,

na_values=None,

nrows=None,

chunksize=None,

encoding=None,

):

| 参数 | 说明 |

| ------------------ | ------------------------------------------------------------ |

| filepath_or_buffer | 读取文件的路径或对象 |

| sep/delimiter | 输出文件的字段分隔符, 默认字符"," |

| header | 默认为'infer',读取第一行作为列名,也可以为None,使用默认列索引 |

| names | 自定义列名/列索引 |

| index_col | 选择一列作为行索引,可以输入默认列索引 也可以使用自定义的列索引/列名 |

| usecols | 只读取选中的列 |

| skiprows | 跳过行读取 |

| na_values | 个性化数据,将指定的数据变为缺失值NaN |

| nrows | 数据按指定行显示 |

| chunksize | 数据按指定行进行分块 |

| encoding | 设置编码格式 |

注意事项:

1、一般情况下我们用utf-8的编码进行保存,如果出现中文编码错误,则可以依次换用gbk,gb2312,gb18030等, 一般总能成功的

2、写入文件参数

```

df.to_csv(

path_or_buf=None,

sep=',',

columns=None,

header=True,

index_lable=None,

index=True,

encoding=None,)

```

| 参数 | 说明 |

| ----------- | ---------------------------------- |

| path_or_buf | 写入文件的路径或对象 |

| sep | 输出文件的字段分隔符, 默认字符"," |

| columns | 空值写入后的顺序,也可选列写入 |

| header | 布尔值,默认为True,写入列名称(索引) |

| index_label | 选择列作为 行索引 |

| index | 布尔值,默认为True,写入行名称(索引) |

| encoding | 设置写入的编码格式 |

excel表格读取写入特点

所有的读取和写入方法的参数通用,唯独excel表格有几个不一样的点

1、写入excel文件需要依赖模块-openpyxl

```python
安装: pip install openpyxl
```

2、读取excel文件需要依赖模块-xlrd

```
安装: pip install xlrd

df.to_excel(

excel_writer,

sheet_name="Sheet1",

columns=None,

header=True,

index=True,

index_label=None,

encoding=None,

)

```

| 特有的参数 | 说明 |

| ------------ | ------------------- |

| excel_writer | ExcelWriter目标路径 |

| sheet_name | excel工作表名命名 |

  • read_excel

pandas.read_excel(

io,

sheet_name=0,

header=0,

names=None,

index_col=None,

usecols=None,

skiprows=None,

nrows=None,

na_values=None,

)

```

| 特有的参数 | 说明 |

| ---------- | ------------------------------------------------------------ |

| io | excel路径 |

| sheet_name | 默认为0,多工作表读取使用sheetname=0, 1,若sheetname=None是返回全表 |

当学习了读取和写入之后,就可以将爬虫的数据转为dataframe,使用dataframe写入的方式进行文件保存

相关推荐
装不满的克莱因瓶1 小时前
链式法则如何传递参数误差 —— 深入理解神经网络中的梯度传播
人工智能·python·深度学习·神经网络·数学·机器学习·ai
Anastasiozzzz1 小时前
从有限状态机到智能体图:传统 FSM 与 Agent Graph的演进
java·人工智能·python·ai
biter down7 小时前
从 0 到 1 搭建 Python 接口自动化测试框架(博客系统实战)
开发语言·python
肖永威8 小时前
Python多业务并行计算框架插件化演进:从硬编码到动态注册
python·插件化·并行计算·动态注册
yz_aiks8 小时前
Linux Jar包配置Systemd自启动实战:从排查到配置全流程
linux·python·jar·自启动·systemd
不知名的老吴8 小时前
线程的生命周期之线程“插队“
java·开发语言·python
数据知道9 小时前
斩断 `navigator` 前端:底层重写 UserAgent/Platform/Language 属性描述符
爬虫·数据采集·指纹浏览器·浏览器指纹
xsc6996759 小时前
从零搭建大模型与智能体平台 - 完整技术详解
python
无风听海11 小时前
多租户系统中的 OIDC:Discovery 端点与联合登录的深度实践
后端·python·flask