Pandas之数据的读入与导出

在数据分析行业日渐盛行的当下，原本作为脚本语言的python能够成为该领域的头号强力工具，很大一部分得力于著名的第三方库pandas的加持。使用python进行数据分析，离不开两个库：numpy和pandas.

numpy是python语言的科学计算库，使pyhon成为相当于matlab的存在。而pandas是对numpy的强大扩展，纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。二者共同构成了一整套的python数据处理工具。

pandas有三种数据结构形式,分别是Series，DataFrame和索引对象。其中DataFrame是我们最常用到的数据形式也是pandas的核心数据形式。它是一种带行标签和列标签，支持相同类型数据和缺失值的多维数据，类似于咱们stata的数据结构。爬虫俱乐部将会推出一系列pandas库的推文，让大家了解如何运用pandas进行数据处理。

今天作为pandas的入门篇，主要给大家介绍如何读取csv、excel、dta等数据以及如何将DataFrame数据结构导出。 

数据读入

读入excel文件，一般使用read_excel函数。我们以读入上市公司2004年的利润表为例，程序如下：

其中header选项用来指定行名，默认 header=0 将第一行数据作为行名，依次类推。Header=None 不指定行名。index_col 来设置索引，index_col=None 重新生成一列作为index值，这里可以指定 index_col=0，将第一列作为索引，也可使用 index_col=’stkcd’ 将股票代码作为索引。

前五条数据如下所示：

以上是对单个sheet的excel进行导入，当拥有多个sheet时将会怎么处理呢？我们以一个集成多个年份上市公司利润表的excel为例。

首先我们可以查看sheet的名称，程序如下：

结果返回excel下sheet的名称：

这时我们可以用sheet_name选项来指定需要读取的sheet，我们以sheet2005为例：

这样该sheet就被成功读入：

当需要将属于sheet都进行导入时，可以利用循环进行读入，但是更方便的是指定sheet_name=None：

这就将每个sheet作为元素导入到一个名为df的字典中：

 Pandas还能导入csv、dta等文件，其方式和读入excel类似：read_csv、read_stata。

我们以读入stata中auto数据集为例：

前五行信息如下：

数据导出

  数据的导出方法和读入相似，可以导出成csv、excel、dta、sas等常用格式。导出方法基本相同，我们以导出2005年利润表为例：

其中：index指定是否导出索引，默认是True

          header指定是否将列名导出，默认是True

          colums可以指定需要导出的列，默认是None全部导出，如何我们仅仅想导出stkcd和year，则可指定：columns=[‘stkcd’,’year’]。

       当然也可以导出dta或者xlsx格式：

以上便是本次介绍的全部内容，如有需要，欢迎大家通过邮件和我们联系。

本文示例数据已上传至腾讯云端，大家可自行下载：https://stata-club-1257787903.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/pandas/pandas--read.zip

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