資料內(nèi)容：

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

'從csv文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)'

pd.read_csv('file.csv',names=['列名1','列名2',.]

'從限定分隔符的文本文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)'

pd.read_table(filename,header=0)

'Excel導(dǎo)入，指定sheet和表頭'

pd.read_excel('file.xlsx',sheet_name='表1',header=0)

'從SQL表/庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)'

pd.read_sql(query,connect_object)


'從JSON格式的字符串導(dǎo)入數(shù)據(jù)'

import json

pd.set_option('display.width', 300) # 設(shè)置字符顯示寬度

pd.set_option('display.max_rows', None) # 設(shè)置顯示最大行

pd.set_option('display.max_columns', None)

with open('Nowcoder.json', 'r') as f:#只讀模式打開(kāi)文件

data = json.loads(f.read())#加載讀取信息賦值給變量

print(pd.DataFrame(data))#信息轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)框


'解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格。'

pd.read_html(url)

'從你的粘貼板獲取內(nèi)容，并傳給read_table()'

pd.read_clipboard()

'從字典對(duì)象導(dǎo)入數(shù)據(jù)，key是列名，Values是數(shù)據(jù)'

pd.DataFrame(dict)

'導(dǎo)入字符串'

數(shù)據(jù)查找
from io import StringIO

pd.read_csv(StringIO(web_data.text))