在Python的pandas库中,可以通过多种方式获取数据帧。以下是几种常见的方法:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
这里的"data.csv"是CSV文件的路径,通过read_csv()函数可以将CSV文件读取为一个数据帧。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
这里的"data.xlsx"是Excel文件的路径,通过read_excel()函数可以将Excel文件读取为一个数据帧。
import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table_name'
df = pd.read_sql(query, conn)
这里的"database.db"是SQLite数据库文件的路径,"table_name"是要查询的表名,通过read_sql()函数可以执行SQL查询并将结果读取为一个数据帧。
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
这里的data是一个字典,其中键是列名,值是对应列的数据。通过DataFrame()函数可以将字典转换为一个数据帧。
以上是几种常见的获取数据帧的方法,具体使用哪种方法取决于数据的来源和格式。对于更复杂的数据获取需求,还可以使用其他函数和库来实现。
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