このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。
Pandas は、さまざまなデータ形式の読み取りと処理に使用できる人気のある Python データ処理ライブラリです。 Pandas を使用してファイルを読み取るための一般的な手順は次のとおりです:
1. Pandas ライブラリをインポートします:
import pandas as pd
2. pd.read_csv() を使用します。 CSV ファイルを読み取る関数:
data = pd.read_csv('file.csv')
ここで、file.csv は、読み取る CSV ファイルのパスです。
3. Excel ファイルを読み取りたい場合は、pd.read_excel() 関数を使用できます:
data = pd.read_excel('file.xlsx')
ここで、file.xlsx はファイルへのパスです。読み込むExcelファイル。
4. SQL データベース内のデータを読み取る場合は、pd.read_sql() 関数を使用できます:
import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') data = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)
ここで、database.db はデータベース ファイル パス。table_name は読み取るテーブルの名前です。
5. JSON ファイルを読み取りたい場合は、pd.read_json() 関数を使用できます:
data = pd.read_json('file.json')
ここで、file.json はファイルへのパスです。読み込むJSONファイル。
6. テキスト ファイルを読み取りたい場合は、pd.read_table() 関数を使用できます:
data = pd.read_table('file.txt', delimiter=',')
ここで、file.txt はファイルのパスです。読み込むテキストファイル。 , delimiter は区切り文字で、ここではカンマ区切りを例に説明します。
上記は、Pandas を使用してさまざまな種類のファイルを読み取るための一般的な手順です。実際の状況に応じて適切な機能を選択し、必要に応じて対応するパラメータを設定します。
以上がパンダで読む方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。