详解 16 对 pandas 读与写函数

Question

如题所述

Answer 1

本文将详细介绍16个Pandas常用的数据读写函数，供数据处理和分析时参考。来自数据STUDIO公众号，专注于分享实用的数据分析知识。

在处理大型稀疏矩阵时，coo_matrix是常用的工具，它以坐标格式存储稀疏矩阵，支持基本算术运算。创建coo_matrix时，需要提供数据、行和列的指示符号。

对于文件读写，Pandas提供了多样化的支持。例如，读取CSV文件可使用read_csv，写入则用to_csv。Excel数据的处理则通过read_excel和to_excel。剪贴板数据的读写可以通过read_clipboard和to_clipboard来实现。

字典数据的转换，read_dict支持将字典转换为DataFrame，orient参数决定键作为列还是行。记录数据的Records格式读写，read_records和to_records能处理结构化数据。

ExcelWriter允许在Excel文件中添加或写入多个工作表，通过指定sheet_name参数，可以灵活管理。Feather格式的高效读写则通过read_feather和DataFrame的to_feather完成。

机器学习竞赛中，常用read_feather加速大数据读取，Feather相对于CSV有更快的性能。Google BigQuery的支持则通过pandas_gbq模块，可方便地从BigQuery获取数据。

HDF5文件，Pandas的HDFStore用于高效存储和读取，使用HDFStore和read_hdf操作HDF5数据。压缩格式如gzip，可通过to_feather和read_feather实现数据压缩和解压。

此外，Pandas还能处理JSON、HTML、HTML5、HTML表格、Markdown格式的数据，以及通过SQL查询读写数据。版权信息请遵循原文链接和版权声明。