超詳細(xì)！ 生成DataFrame、讀取和保存各種格式數(shù)據(jù)

一、生成DataFrame

import?pandas?as?pd

datas?=?{
????'排名':?[1,?2,?3,?4,?5],
????'綜合得分':?[894,?603,?589,?570,?569],
????'粉絲數(shù)':?[309147,?93704,?98757,?124712,?59847],
????'獲贊數(shù)':?[12200,?31637,?4987,?1736,?8996]
}

df?=?pd.DataFrame(datas)
df

結(jié)果如下：

datas1?=?[
????{'排名':?1,?'綜合得分':?894,?'粉絲數(shù)':?309147,?'獲贊數(shù)':?12200},
????{'排名':?2,?'綜合得分':?603,?'粉絲數(shù)':?93704,?'獲贊數(shù)':?31637},
????{'排名':?3,?'綜合得分':?589,?'粉絲數(shù)':?98757,?'獲贊數(shù)':?4987},
????{'排名':?4,?'綜合得分':?570,?'粉絲數(shù)':?124712,?'獲贊數(shù)':?1736},
????{'排名':?5,?'綜合得分':?569,?'粉絲數(shù)':?59847,?'獲贊數(shù)':?8996}
]

df1?=?pd.DataFrame(datas1)
df1

結(jié)果如下：

在爬取數(shù)據(jù)時，保存數(shù)據(jù)如果用pandas，需要組織數(shù)據(jù)生成DataFrame，以上兩種方法是很常用的，熟練掌握這兩種方法在保存爬取下來的數(shù)據(jù)時很有幫助。

二、讀取數(shù)據(jù)

#?讀取?Excel?數(shù)據(jù)
df2?=?pd.read_excel('rank_datas.xlsx')
#?隨機(jī)抽取5行數(shù)據(jù)
df2.sample(5)

#?讀取?csv?數(shù)據(jù)
df3?=?pd.read_csv('job_info.csv')
#?隨機(jī)抽取5行數(shù)據(jù)
df3.sample(5)

#?讀取?html?數(shù)據(jù)
df4?=?pd.read_html('aliyun-ddns.html')[0]
#?隨機(jī)抽取5行數(shù)據(jù)
df4.sample(5)

結(jié)果如下：pd.read_html( )這個方法雖然少用，但它的功能非常強(qiáng)大，有時可以用做爬蟲，直接抓取網(wǎng)頁 Table 表格型數(shù)據(jù)，得到DataFrame。

#?讀取?json?數(shù)據(jù)
df5?=?pd.read_json('fake_useragent.json')
df5.head()

三、保存數(shù)據(jù)

結(jié)果如下：

df.to_excel( )：保存到 Excel