#本代码示例：

import pandas as pd  #导入包

#1读取csv，使用默认的标题行、逗号分割

fpath = “要打开文件的路径”

ratings = pd.read_csv(fpath)   #使用pd.read_csv读取数据

ratings.head()      #查看前几行（默认5行）

ratings.shape      #查看数据的形状，返回（行数、列数）

ratings.columns   # 查看列名列表

ratings.index       #查看索引列

ratings.dtypes    #查看每一列的数据类型

#1.2读取txt文件，自己制定分隔符、列名

fpath = “文件的路径”

pvuv  = pd.read_csv(

        fpath,

        sep = “\t”,  #l列的分隔符

        header = None,

        names = ['pdate','pv','uv']

)

print(pvuv)

#读取excel文件

fpath = “文件的路径”

pvuv = pd.read_excel(fpath)

print(pvuv)

#读取Mysql数据库

import pmysql

conn = pmysql.connect(

         host = '127.0.0.1',

         user = 'root',

         password = '',

         database = 'test',

         charest = 'utf8'

)

mysql_page = pd.read_sql("select * from 表名",con=conn)

print(mysql_page)

#1、 Series

#2、DataFrame

#3、从DAtaFrame中查询出Series

import pandas as pd

import numpy as np

#series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数#据标签（即索引）组成。

#1.1仅有数据列表即可产生最简单的series

s1 = pd.Series([1,'a',5.2,6])

# print(s1)  #左侧为索引，右侧为数据

print(s1.index)   #获取索引  结果：RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

print(s1.values)  #获取数据   结果：[1 'a' 5.2 6]

#1.2 创建一个具有标签索引的Series

s2 = pd.Series([1,'a',5.2,6],index = ['d','b','a','c'])

print(s2)

print(s2.index)  #Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object')

#1.3 使用python字典创建Series

sdata = {'ohio':3500,'Texas':72000,'Oregs':16000,'Ggrqg':5000}

s3 = pd.Series(sdata)

print(s3)

#1.4 根据标签索引查询数据（类似python的字典dict)

print(s2['a'])#5.2

print(type(s2['a']))#<class 'float'>

print(s2[['b','a']])

#2 DataFrame

# DataFrame是一个表格型的数据结构

# 每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值）

# 既有行索引index，也有列索引columns

# 可以被看由Series组成的字典

#2.1根据多个字典序列创建dataframe

data = {

    'state':['ofjg','sdfg','werw','wrgwer','rgwg'],

    'year':[2000,3000,5000,6000,9000],

    'pop':[1.5,1.7,1.6,5.3,3.5]

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

#3.从DataFrame中查询Series

# 如果只查询一列，返回的是pd.Series

# 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

# 3.1 查询一列 结果是一个pd.Series

print(df['year'])

print(type(df['year']))#<class 'pandas.core.series.Series'>

# 3.2 查询多列，结果是一个pd.DataFrame

print(df[['year','pop']])

print(type(df[['year','pop']]))#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

# 3.3 查询一行，结果是一个pd.Series

print(df.loc[1])

print(type(df.loc[1]))#<class 'pandas.core.series.Series'>

# 3.4 查询多行，结果是一个pd.DataFrame

print(df.loc[1:3])

print(type(df.loc[1:3]))#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>