導入實驗常用的python包。如圖2所示。

【import pandas as pd】pandas用來做數據處理?！緄mport numpy as np】numpy用來做高維度矩陣運算.【import matplotlib.pyplot as plt】matplotlib用來做數據可視化。

pandas數據寫入到csv文件中：

【names = [‘Bob','Jessica','Mary','John','Mel']】創建一個names列表【 births = [968,155,77,578,973]】創建一個births 列表【DataSet = list(zip(names,births))】用 zip 函數將這兩個列表合并在一起【DataSet】查看生成的數據【df = pd.DataFrame(data = DataSet ,columns=[‘Names','Births'])】用生成的數據生成一個DataFrame對象【df】查看生成的dataFrame

將創建的數據寫入到/opt/births1880.csv文件中，

【df.to_csv(‘/opt/births1880.csv', index=False, header=False )】將df寫入到文件中【ls /opt/births1880.csv】查看文件是否存在【cat /opt/births1880.csv】查看文件內容

pandas讀取csv中的數據

讀取步驟3生成的數據，如圖5所示?！緇ocal_data = r'/opt/births1880.csv'】將文件路徑賦到變量local_data中【df2 = pd.read_csv(local_data,header=None)】讀取內容賦值到df2【df2】查看df2的值【 df3 = pd.read_csv(local_data,header=None,names=[‘names','births'])】指定列名字賦值到df3【df3】查看df3的值

Pandas是Python下一個開源數據分析的庫，它提供的數據結構DataFrame極大的簡化了數據分析過程中一些繁瑣操作,DataFrame是一張多維的表，大家可以把它想象成一張Excel表單或者Sql表。之前這篇文章已經介紹了從各種數據源將原始數據載入到dataframe中，這篇文件介紹怎么將處理好的dataframe中的數據寫入到文件和數據庫中。

以上這篇將pandas.dataframe的數據寫入到文件中的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持VEVB武林網。