【jsonpath語(yǔ)法,JsonPath】這個(gè)非常簡(jiǎn)單 ， pandas內(nèi)置了大量函數(shù)和類型 ， 可以快速處理日常各種文件 ， 下面我以txt ， excel ， csv ， json和mysql這5種類型文件為例 ， 簡(jiǎn)單介紹一下pandas是如何快速讀取這些文件的：txt文件這是最常見的一種文本文件格式 ， 讀取的話 ， 直接使用read_table函數(shù)就行 ， 測(cè)試代碼如下 ， 這里必須保證txt文件是格式化的 ， 不然讀取的結(jié)果會(huì)有誤 ， filename是文件名 ， header是否包含列標(biāo)題 ， sep是每行數(shù)據(jù)的分隔符 ， 最終讀取的數(shù)據(jù)類型是DataFrame ， 方便后面程序進(jìn)行處理：excel文件這也是一種比較常見的文件格式 ， 讀取的話 ， 直接使用read_excel函數(shù)就行 ， 測(cè)試代碼如下 ， 非常簡(jiǎn)單 ， 直接傳入文件名就行 ， 最終返回結(jié)果也是DataFrame類型：csv文件這也是一種比較常見的文件格式 ， 讀取的話 ， 直接使用read_csv函數(shù)就行 ， 測(cè)試代碼如下 ， 也非常簡(jiǎn)單 ， filename為文件名 ， header為是否包含列標(biāo)題 ， 最終返回結(jié)果也是DataFrame類型：json文件這也是一種比較常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式 ， 讀取的話 ， 直接使用read_json函數(shù)就行 ， 測(cè)試代碼如下 ， filename為文件名 ， 如果出現(xiàn)中文亂碼的話 ， 設(shè)置encoding編碼為uft-8就行 ， 最終結(jié)果也是DataFrame類型：mysql這里首先需要安裝sqlalchemy框架 ， 之后才能借助read_sql_query函數(shù)直接從mysql數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù) ， 安裝的話 ， 直接輸入命令“pip install sqlalchemy”就行 ， 測(cè)試代碼如下 ， 也非常簡(jiǎn)單 ， 先創(chuàng)建一個(gè)connect連接 ， 然后根據(jù)sql查詢語(yǔ)句 ， 直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)就行：至此 ， 我們就完成了利用python的pandas模塊來(lái)讀取txt ， excel ， csv ， json和mysql這5種類型文件的數(shù)據(jù) 。
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