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超详细！ 生成DataFrame、读取和保存各种格式数据
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一、生成DataFrame
以字典形式生成 import pandas as pd datas = { '排名': [1, 2, 3, 4, 5], '综合得分': [894, 603, 589, 570, 569], '粉丝数': [309147, 93704, 98757, 124712, 59847], '获赞数': [12200, 31637, 4987, 1736, 8996] } df = pd.DataFrame(datas) df结果如下： 以列表形式生成 datas1 = [ {'排名': 1, '综合得分': 894, '粉丝数': 309147, '获赞数': 12200}, {'排名': 2, '综合得分': 603, '粉丝数': 93704, '获赞数': 31637}, {'排名': 3, '综合得分': 589, '粉丝数': 98757, '获赞数': 4987}, {'排名': 4, '综合得分': 570, '粉丝数': 124712, '获赞数': 1736}, {'排名': 5, '综合得分': 569, '粉丝数': 59847, '获赞数': 8996} ] df1 = pd.DataFrame(datas1) df1结果如下： 在爬取数据时，保存数据如果用pandas，需要组织数据生成DataFrame，以上两种方法是很常用的，熟练掌握这两种方法在保存爬取下来的数据时很有帮助。 二、读取数据pd.read_excel( )：读取 Excel 表格数据 # 读取 Excel 数据 df2 = pd.read_excel('rank_datas.xlsx') # 随机抽取5行数据 df2.sample(5)
pd.read_csv( )：读取 csv 表格数据 # 读取 csv 数据 df3 = pd.read_csv('job_info.csv') # 随机抽取5行数据 df3.sample(5)
pd.read_html( )：读取 html 网页上的表格数据
结果如下： pd.read_json( )：读取 json 数据 # 读取 json 数据 df5 = pd.read_json('fake_useragent.json') df5.head()
pd.read_clipboard( )：从剪切板读取数据
df.to_csv( )：保存到csv 
结果如下：
df.to_excel( )：保存到 Excel 结果如下：
df.to_html()：保存到html 
结果如下：
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pd.read_html( )这个方法虽然少用，但它的功能非常强大，有时可以用做爬虫，直接抓取网页 Table 表格型数据，得到DataFrame。
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