PYTHON_数据挖掘

1. 数据读取

关键点：read_excel()、read_csv()

import pandas as pd
pd.read_excel('./股票数据.xlsx')
# 或者：
pd.read_excel('./股票数据.xlsx',sheet_name='Sheet1')

import pandas as pd
df=pd.read_csv('./股票数据.csv')
df.head()

2. 数据保存

关键点：to_excel()、to_csv()

2.1 保存 Excel

import pandas as pd
df=pd.read_excel('./股票数据.xlsx')
df.to_excel('./股票数据2.xlsx')
# 或者：
df.to_excel('./股票数据2.xlsx',sheet_name='Sheet1')

--若想在同个 Excel 中保存多张表格，用 to_excel() 会覆盖原有数据，需用先用 ExcelWriter() 处理后，再写入。最后记得保存用 ExcelWriter() 处理后的文件。

writer=pd.ExcelWriter('./多个股票数据.xlsx')
df.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1')
df.to_excel(writer,sheet_name='Sheet2')
writer.save()

另一种写法：

with pd.ExcelWriter('./会话式多个股票数据.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1')
    df.to_excel(writer,sheet_name='Sheet2')

2.2 保存 csv

import pandas as pd
df=pd.read_csv('./股票数据.csv')
df.to_csv('./股票数据2.csv')

--若想在同一份 csv 中合并追加保存数据，设定参数 mode 可避免覆盖，还可设定参数 header 。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('./股票数据.csv')
df.to_csv('./股票数据2.csv'，mode='a')
# 若追加数据不保存表头：
df.to_csv('./股票数据2.csv'，mode='a',header=None)

https://www.imooc.com/learn/1273