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Python学生物统计---数据导入---学习笔记4
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4.1 导入csv和txt数据的格式
import pandas as pd
查看工作路径
pwd
'D:\\exerise-df\\python-R-data-analysis'
查看数据
这里可以使用!, 调用系统命令cat查看数据
!cat data.txt
1, 1.3, 0.6 2, 2.1, 0.7 3, 4.8, 0.8 4, 3.3, 0.9
df = pd.read_csv("data.txt")df
| 1 | 1.3 | 0.6 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 2.1 | 0.7 |
| 1 | 3 | 4.8 | 0.8 |
| 2 | 4 | 3.3 | 0.9 |
这里使用的函数时pandas中的read_csv, 可以读取csv格式, 因为这个数据没有行头, 因此需要做一下修改. 默认是header=0,即有行头, 如果没有行头, 应该是herder=None.
我试了herder=F, header=False, header=false, header=NULL…..
df1 = pd.read_csv("data.txt",header=None)df1
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1.3 | 0.6 |
| 1 | 2 | 2.1 | 0.7 |
| 2 | 3 | 4.8 | 0.8 |
| 3 | 4 | 3.3 | 0.9 |
4.2 读取Excel数据
df3 = pd.ExcelFile("data.xlsx")df3.parse()
| ID | y1 | y2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1.3 | 0.6 |
| 1 | 2 | 2.1 | 0.7 |
| 2 | 3 | 4.8 | 0.8 |
| 3 | 4 | 3.3 | 0.9 |
这里, 读入了df3, 并不是数据本身, 如果想要得到数据框, 还要再解析, 这里默认的sheet1, 所以没有添加参数.
https://blog.sciencenet.cn/blog-2577109-1141592.html
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