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pandas 读取各种格式文件的方法

  • Post category:Python

下面详细讲解一下pandas读取各种格式文件的方法。

1. 读取CSV文件

1.1 读取单个CSV文件

使用pandas库的read_csv()函数来读取CSV文件，示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
print(df)

其中，filename.csv是需要读取的CSV文件名。read_csv()函数的参数还有很多可以设置，包括分隔符、编码方式、是否有表头等等，具体可以查看pandas官方文档。

1.2 读取多个CSV文件

如果需要读取多个CSV文件，可以将文件名存储在一个列表中，然后使用for循环读取每个文件，示例代码如下：

import pandas as pd
filenames = ['filename1.csv', 'filename2.csv', 'filename3.csv']
for filename in filenames:
    df = pd.read_csv(filename)
    print(df)

2. 读取Excel文件

2.1 读取单个Excel文件

使用pandas库的read_excel()函数来读取Excel文件，示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
print(df)

其中，filename.xlsx是需要读取的Excel文件名。read_excel()函数的参数还有很多可以设置，包括工作表名称、指定读取的列等等，具体可以查看pandas官方文档。

2.2 读取多个Excel文件

如果需要读取多个Excel文件，可以将文件名存储在一个列表中，然后使用for循环读取每个文件，示例代码如下：

import pandas as pd
filenames = ['filename1.xlsx', 'filename2.xlsx', 'filename3.xlsx']
for filename in filenames:
    df = pd.read_excel(filename)
    print(df)

3. 读取JSON文件

使用pandas库的read_json()函数来读取JSON文件，示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_json('filename.json')
print(df)

其中，filename.json是需要读取的JSON文件名。read_json()函数的参数还有很多可以设置，包括是否需要解析日期、指定JSON文件中的哪个键等等，具体可以查看pandas官方文档。

综上所述，以上是pandas读取各种格式文件的方法的完整攻略。

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