Pandas是一个强大的数据处理库,它提供了多种方法来读取和写入数据,以下是一些常见的Pandas写入操作的详解:
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1、写入CSV文件
import pandas as pd 创建一个DataFrame data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) 将DataFrame写入CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False)
2、写入Excel文件
import pandas as pd 创建一个DataFrame data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) 将DataFrame写入Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False)
3、写入SQL数据库
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine 创建一个DataFrame data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) 创建数据库连接 engine = create_engine('sqlite:///output.db') 将DataFrame写入SQL数据库 df.to_sql('table_name', engine, if_exists='replace', index=False)
4、写入HDF5文件
import pandas as pd 创建一个DataFrame data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) 将DataFrame写入HDF5文件 df.to_hdf('output.h5', key='table_name', mode='w')
5、写入JSON文件
import pandas as pd 创建一个DataFrame data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) 将DataFrame写入JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records')
以上就是Pandas写入操作的一些基本示例,你可以根据需要选择合适的方法来保存你的数据。
网页标题:Pandas写入操作详解
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