Pandas - 1. 数据的读取和保存

读取数据

pd.read_excel()

• 读取.xlsx文件
• 文件名可以包含中文
• 读取的内容有中文不会乱码

pd.read_pickle()

• 读取.pickle文件
• 文件名可以有中文
• 读取的内容有中文不会乱码

pd.read_csv()

• 读取.csv文件
• 文件名不可以有中文(会报错)
• 关于中文乱码：可以尝试 encoding='gbk'

读取.csv文件报错的部分原因,在Excel中将.xlsx另存为.csv文件时:

• 选择 CSV UTF-8 格式，有无中文都不会出错（举例文件名末尾csv_utf8）
• 选择 CSV 格式，有中文会出错，无中文不会出错（举例文件名末尾csv）

import pandas as pd

# 读取.xlsx文件
df1 = pd.read_excel('data/安全可靠.xlsx')

# 读取.pickle文件
df2 = pd.read_pickle('data/安全可靠.pkl')

# 读取.csv文件
df3 = pd.read_csv('data/Safe_and_reliable.csv',encoding='gbk')

# 读取.csv文件报错的部分原因
df4 = pd.read_csv('data/Economic_and_efficient.csv') # 不用encoding='gbk'也可读取且中文不乱码
# df5 = pd.read_csv('data/Safe_and_reliable_csv.csv') # 报错'utf-8' codec can't decode byte 0xb5 in position 0: invalid start byte
df5 = pd.read_csv('data/Safe_and_reliable_csv_utf8.csv') # 不用encoding='gbk'也可读取且中文不乱码
df6 = pd.read_csv('data/Economic_and_efficient_csv.csv') # 不用encoding='gbk'也可读取且中文不乱码

保存数据

df.to_pickle()

• 保存成.pkl文件
• 文件中含有中文字符也行

df.to_csv()

• 保存成.csv文件
• 文件中有中文字符时，需要添加 encoding='utf_8_sig',才可避免乱码
• 删除行号 index=False

df.to_excel()

• 保存成.xls/.xlsx文件
• 文件中有中文，不需指明编码，不会乱码

# 保存成.pkl文件
df2.to_pickle('save/Safe_and_reliable.pkl')

# 保存成.csv文件
df2.to_csv('save/Safe_and_reliable.csv',encoding='utf_8_sig',index=False)

# 保存成.xls文件
import xlwt # 不导入也可使用函数
df2.to_excel('save/Safe_and_reliable.xls',index=False)

# 保存成.xlsx文件
import openpyxl # 不导入也可使用函数
df2.to_excel('save/Safe_and_reliable.xlsx',index=False)