Pandas:1.创建、读和写操作：Pandas教程（一）：数据创建、读取与写入操作

一、创建DataFrame

1、创建 表格 DataFrame

fruits = pd.DataFrame([[30, 21]], columns=['Apples', 'Bananas'])

效果：

2、再建一个不一样的DataFrame

fruit_sales = pd.DataFrame([[35, 21], [41, 34]], columns=['Apples', 'Bananas'],                index=['2017 Sales', '2018 Sales'])

3、Series    两个列单独建

quantities = ['4 cups', '1 cup', '2 large', '1 can']items = ['Flour', 'Milk', 'Eggs', 'Spam']recipe = pd.Series(quantities, index=items, name='Dinner')

Flour     4 cups

   Milk       1 cup

   Eggs     2 large

   Spam       1 can

   Name: Dinner, dtype: object

二、读操作

1、读一个csv文件

reviews = pd.read_csv('../input/wine-reviews/winemag-data_first150k.csv',index_col=0)reviews

index_col=0 这个是索引列 如果指定index_col=1那么就会按country索引

下面是没有index_col的情况：

150930 rows × 11 columns

2、以 字典 方式创建一个 DataFrame  按列创建

animals = pd.DataFrame({'Cows': [12, 20], 'Goats': [22, 19]}, index=['Year 1', 'Year 2'])animals

3、读sql

import sqlite3conn = sqlite3.connect("../input/pitchfork-data/database.sqlite")music_reviews = pd.read_sql_query("SELECT * FROM artists", conn)

三、写操作

1、将之前的文件存进硬盘

animals.to_csv("cows_and_goats.csv")

to_excelto_pickle...

注明：

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