Python 數據分析（三）：數據的導入導出

上一節我們講了向量計算：曾革：Python 數據分析（二）：向量計算，這一節我們開始講數據的處理。

一、首先看怎麼導入數據

常見的數據存儲形式有 CSV，Excel，TXT 以及資料庫等，我們一個個看。

1，使用 read_csv 函數導入 CSV 文件

語法：read_csv(file, encoding), file 指文件路徑，需要注意的是如果導入中文，則 encoding 需要設置為 UTF-8。

CSV 是帶表頭的，表頭就是第一行的數據，在這裡是『age, name』，演示如下：

2，使用 read_table 導入普通文本文件

語法：read_table(file, names=[列名1,列名2, ...], sep=,encoding,...)

各參數表述的意思：

file， 是文件路徑；

names ，是列名，默認文件中的第一行作為列名；

ep， 是分隔符，默認為空，表示默認導入為一列；

encoding 是設置編碼用的，同樣需要注意的是在導入中文的時候需要設置為 UTF-8。

特別需要注意的是，如果文件名帶有中文，出現異常時可以再加一個參數 engine=python 來嘗試解決。

注意普通的 TXT 文件是不帶表頭的，所以默認會把第一行作為表頭，這樣會導致我們的數據缺失一行，如下：

所以正確的用法是設置好 names 和 sep 參數，如下：

3，使用 read_excel函數導入 Excel 文件

語法： read_excel(filename, sheetname, names), 各個參數的意思如下：

filename，是文件路徑，

sheetname，Sheet的名字

names，列名，默認為文件中的第一行

二，數據導出

我們可以使用 to_csv函數導出文本文件。語法如下：to_csv(filePath, sep=,,index=TRUE, header=TRUE), 同樣的我們來看看各個參數，

filePath 是導出的文件路徑

sep 是分隔符，默認為逗號(",")

index，是否導出行序號，默認為 TRUE

header，是否導出列名，默認為TRUE

打開文件，發現文件裡面的內容是這樣的，自帶了索引：

所以我們需要加上 index = False 來去掉這個索引：

以上就是數據的導入導出，接下來我們的內容涉及到數據的處理等知識。