用Python做数据分析之DataFrame2——数据导入导出

导入数据

import pandas as pd

#从Excel文件导入数据
df = pd.read_excel('filePath/test.xlsx')  #默认第一行作为df的列索引

print df

           A         B         C
1   0.743068  0.775753  0.586364
2   0.726336  0.917315  0.770945
3   0.448482  0.062748  0.792973
4   0.481502  0.219382  0.835761
5   0.475752  0.966919  0.491558
6   0.885991  0.252072  0.913809
7   0.076248  0.374731  0.595837
8   0.395501  0.733482  0.228993
9   0.390069  0.493331  0.069293
10  0.679217  0.538165  0.376052

#从CSV文件导入数据
#注意encoding，默认编码格式都是utf-8
df = pd.read_csv('/Users/viewstap002/test.csv')  #默认第一行作为df的列索引

print df

   Unnamed: 0         A         B         C
0           1  0.743068  0.775753  0.586364
1           2  0.726336  0.917315  0.770945
2           3  0.448482  0.062748  0.792973
3           4  0.481502  0.219382  0.835761
4           5  0.475752  0.966919  0.491558
5           6  0.885991  0.252072  0.913809
6           7  0.076248  0.374731  0.595837
7           8  0.395501  0.733482  0.228993
8           9  0.390069  0.493331  0.069293
9          10  0.679217  0.538165  0.376052

#从SQL表/库导入数据 需要用到 pymysql库
import pymysql
sqlConn=pymysql.connect(host=sqlHost,user=sql_user,passwd=sql_passwd,port=sql_port,charset='utf8') #建立数据库连接
sqlConn.select_db(sqlDB_name) #通过数据库名称获取数据库
sql ='select * from test_table where test_id = 1'  #sql语句
test_table_Frame =pd.read_sql(sql,sqlConn)  #获取到DataFrame

导出数据

#导出数据到Excel文件
df.to_excel(filename)
# 导出数据到CSV文件
df.to_csv(filename)
# 导出数据到SQL表
df.to_sql(table_name, connection_object)