基于python的大数据分析-pandas数据存储(代码实战)

上篇我们学习了pandas的数据读取,这次我们来看看如何进行数据的存入,代码撸起来~

创新互联建站坚持“要么做到,要么别承诺”的工作理念,服务领域包括:网站制作、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务,满足客户于互联网时代的光山网站设计、移动媒体设计的需求,帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴!

csv文件

格式:to_csv(文件路径, sep='', index=TRUE, header=TRUE)

index默认是true,带行序号

header默认是true,带列名

from pandas import DataFrame 

from pandas import Series 

#造数据

df=DataFrame({'age':Series([26,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2'])}) 

df 

#存入 

df.to_csv('d:\1.csv')

excel文件

格式:to_excel(文件路径, index=TRUE, header=TRUE)

解释同上,不在废话

from pandas import DataFrame 

from pandas import Series 

#造数据

df=DataFrame({'age':Series([26,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2'])}) 

df  

#存入 

df.to_excel('d:\1.xlsx')

MySQL

格式:to_sql(name=表名, con=数据库链接对象)

from pandas import DataFrame 

from pandas import Series 

from sqlalchemy import create_engine

engine=create_engine('mysql+pymysql://填写用户名:填写密码@填写ip地址:3306/填写数据库名?charset=utf8') 

#造数据

df=DataFrame({'age':Series([26,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2'])}) 

df.to_sql(name=表名, con=engine, if_exists='append', index=False, index_label=False)


分享文章:基于python的大数据分析-pandas数据存储(代码实战)
当前URL:http://www.csruizhi.cn/article/ieidis.html

其他资讯

Copyright © 2007-2024 成都优众联杰科技有限公司 All Rights Reserved 蜀ICP备2024116266号
友情链接: 成都品牌网站设计 成都网站制作 品牌网站建设 成都做网站建设公司 网站制作 手机网站制作 定制级高端网站建设 网站建设 网站制作公司 成都响应式网站建设 手机网站制作 H5网站制作 成都网站建设 外贸网站设计方案 成都网站建设 专业网站建设 成都网站建设 网站制作公司 网站制作报价 成都网站制作 重庆外贸网站建设 企业网站设计