python数据分析之（4）读写数据文件CSV，EXCEL等

数据导入和导出

（一）读取csv文件

使用函数：read_cdv()，具体详见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

1.本地读取,实例1：

>>> import pandas as pd
>>> df=pd.read_csv('F:\\python_test\\binary.csv')
>>> df
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 400 entries, 0 to 399
Data columns (total 4 columns):
admit 400 non-null values
gre 400 non-null values
gpa 400 non-null values
rank 400 non-null values
dtypes: float64(1), int64(3)实例2：
import csv
csvfile = file('F:\\python_test\\csv_test.csv', 'rb')
reader = csv.reader(csvfile)

for line in reader:
print line

csvfile.close()
2.网络读取

import pandas as pd
data_url = "https://****.csv" #填写url读取
df = pd.read_csv(data_url)3.数据写入

语法：csv.writer(fileobj [, dialect='excel'][optional keyword args])

示例：
import csv
csvfile = file('F:\\python_test\\csv_test.csv', 'wb')
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['姓名', '年龄', '电话'])
data = [
('小河', '25', '12345'),
('小芳', '19', '78945')
]
writer.writerows(data)
csvfile.close()
（二）读取mysql数据

Mysql基本教程：http://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html

假设数据库安装在本地，用户名为username,密码为password,要读取mydb数据库中的数据

import pandas as pd
import MySQLdb
mysql= MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306,user='username', passwd='password', db='mydb')
df = pd.read_sql('select * from test;', con=mysql)
mysql.close()（三）读取excel

首先要安装xlrd模块：http://jingyan.baidu.com/article/17bd8e5227bb8b85ab2bb8b2.html
1导入模块

　　import xlrd

2 打开excel文件

　　data = xlrd.open_workbook('1.xlsx')

3 获取一个工作表方法

　　table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取

　　table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

　　table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取

4 获取整行或整列的值，-->返回数组

　　table.row_values(i)

　　table.col_values(i)

5 获取行数和列数

　　nrows = table.nrows

　　ncols = table.ncols

6 循环表获取行数据，--->返回数据

　　 for i in range(nrows ):

　　print table.row_values(i)

7 单元格

　　cell_A1 = table.cell(0,0).value

　　cell_C4 = table.cell(2,3).value

也可以使用行列号进行索引

　　 cell_A1 = table.row(0)[0].value

　　 cell_A2 = table.col(1)[0].value

参考：http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/01/06/2314181.html