09-DataFrame的 io

 

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import Series, DataFrame

 

import webbrowser

link = "http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/io.html"

webbrowser.open( link )

 

 

1. 从粘贴板读取或写到粘贴板

手工右键复制一下，

	web,	name
0	http://www.baidu.com,	sitexxx,
1	http://www.sougou.com,	sitexxx,
2	http://wwss.coms,	sitexxx,
3	http://ww.scs.co,	sitexxx,

 

 

 

 

 

 

 

 

然后执行 读取右键剪贴板中的数据

df = pd.read_clipboard()

 

把df 放到右键去。(特别适合，粘贴到excel中)

df.to_clipboard()

 

 

excell 可以按照粘贴板，进行格式化粘贴。

 

 

 

DataFrame <-> CSV

 2. 将 DataFrame 存放到 csv 文件中 (写入操作)

copy.to_csv('df1.csv')  // 会默认带了首列的 序号 0,1,2,3,4,....

 

设置 index=False 

copy.to_csv('df1.csv', index= False)

 

 3. CSV 读取操作

df2 = pd.read_csv('df1.csv) 

 

pd.read_csv('df.csv')

 

 

 DataFrame <-> Json

 df1.to_json()

 

df1.read_json(  df1.to_json() )

 

 

 DataFrame <-> Html

 df1.to_html()

 

df.to_html("df.html")

 

 DataFrame <-> excell

df1.to_excel( 'df.xlsx' )

 

 

 

DataFrame <-> SQL的支持 非常重要

 

 

pandas 的官方文档手册

》  http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/io.html#stata