pandas 保存数据,pandas读取时间
____tz_zs
数据帧数据的保存和读取
df.to_csv写入到战斗支援车文件pd.read_csv读取战斗支援车文件df.to_json写入到数据文件pd.read_json读取数据文件df.to_html写入到超文本标记语言文件pd.read_html读取超文本标记语言文件电子表格写入到超过文件pd.read_excel读取超过文件熊猫DataFrame.to_csv将数据帧写入到战斗支援车文件
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html
数据框。to _ CSV(path _ or _ buf=None，sep=，，na_rep= ，float_format=None，columns=None，header=True，index=True，index_label=None，mode=w ，encoding=None，compression=None，quotechar= ，line_terminator=\n ，chunksize=None，tupleize_cols=None，date_format=None，doublequote=True，escapechar=None，decimal= .)参数：
路径缓冲区：文件路径，如果没有指定则将会直接返回字符串的jsonsep:输出文件的字段分隔符，默认为“，”na_rep:用于替换空数据的字符串，默认为 float_format:设置浮点数的格式（几位小数点)列：要写的列标题：是否保存列名，默认为没错，保存索引：是否保存索引，默认为没错，保存索引标签:索引的列标签名。
# -*-编码：utf-8-*- @ author:tz _ zs import numpy as NP import pandas as PD list _ l=[[11，12，13，14，15]，[21，22，23，24，25]，[31，32，33，34，35]]date _ range=PD。date _ range(start= 2018 07 01 ，periods=3)df=pd .DataFrame(list_l，index=date_range，columns=[a ， b ， c ， d ， e ])print(df) a b c d e 2018-07-01 11 12 13 14 152018-07-02 21 22 23 24 252018-07-03 31 32 33 34 35 df。to _ CSV( tzzs _ data。CSV)) CSV文件内容：a，b，c，d，e2018-07-01，11，12，13，14，152018-07-02，21，22，23，24，252018-07-03，31，32，33，34，35 read _ CSV=PD。read _ CSV( tzzs _ data。 CSV )print(read _ CSV) 未命名：0 a b c d e0文件内容：index_label，a，b，c，d，e2018-07-01，11，12，13，14，152018-07，21，22，23，24，252018-07-03，31，32，33，34，35 read _ cs v2=PD。read _ CSV( tzzs _ data 2。CSV )打印(read _ cs v2) 索引_标签a
熊猫DataFrame.to_json。将数据帧写入到数据文件
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_json.html
数据框。to _ JSON(path _ or _ buf=None，orient=None，date_format=None，double_precision=10，force_ascii=True，date_unit=ms ，default_handler=None，lines=False，compression=None，index=True)参数：
路径缓冲区：文件路径，如果没有指定则将会直接返回字符串的json。代码：
df。to _ JSON( tzzs _ data。JSON’)read _ JSON=PD。read _ JSON( tzzs _ data。JSON )print(read _ JSON) a b c d e 2018-07-01 11 12 13 14 152018-07-02 21 22 23 24 252018-07-03 31 32 33 34 35 JSON文件
{ a: { 1530403200000: 11， 1530489600000: 21， 153057600000 :31 }， b: { 1530403200000: 12， 1530489600000: 22， 153057600000 :32 }， c :{ 15304040000
熊猫DataFrame.to_html将数据帧写入到超文本标记语言文件
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_html.html
DataFrame.to_html(buf=None，cols=None，col_space=None，header=True，index=True，na_rep=NaN ，formatters=None，float_format=None，sparsify=None，index_names=True，justify=None，bold_rows=True，classes=None，escape=True，max_rows=None，max_cols=None，show_dimensions=False，notebook=False，decimal= . ，border=None，table_id=None)代码：
df。to _ HTML( tzzs _ data。HTML’)read _ HTML=PD。read _ HTML( tzzs _ data。HTML )print(read _ HTML) [未命名：0 a b c d E0 2018-07-01 11 12 13 14 151 2018-07-02 21 22 23 24 252 2018-07-03 31 32 33 34 35] #打印(打印文件：
table border= 1 class= data frame thead tr style= text-align:right；th/th tha/th THB/th thc/th thd/th/th/th/tr/the ad tbody tr th 2018-07-01/th td11/TD td12/TD td13/TD td14/TD td15/TD/tr tr th 2018-07-02/th td21/TD td22/TD td23/TD td24/TD td25/TD/tr tr th 2018-07-03/th在浏览器中打开：
df.to_html生成的是一个超文本标记语言格式的桌子表，我们可以在前后加入其他标签，丰富页面。ps:如果有中文字符，需要在头中设置编码格式。
参考：熊猫数据帧收件人html:突出显示表格行
# -*-编码：utf-8-*- @ author:tz _ zs 导入matplotlib。py剧情为pltimport numpy为NP导入熊猫为pdindex=[ 2018-07-01 ， 2018-07-02 ， 2018-07-03 ， 2018-07-04]df=pd .DataFrame(index=index)df[一]=[11，12，13，14]df[二]=[21，22，23，24]print(df) 一二2018-07-01 11 212018-07-02 12 222018-07-03 13 232018-07-04 14 24 axes _ subplot=df。plot()# print(type(axes _ subplot))# class matplotlib。斧头。_次要情节.轴子图 PLT。xlabel(时间)工厂。y标签(数字)工厂。图例(loc= best )PLT。网格(真)PLT。保存fig(测试。png )HEADER= html head meta charset= UTF-8 /head body FOOTER= img src= % s alt= width= 1200 /body/html %( test。png )与开放(测试。超文本标记语言。
熊猫DataFrame.to_excel将数据帧写入超过文件
熊猫DataFrame.to_excel
数据框。to _ excel(excel _ writer，sheet_name=Sheet1 ，na_rep= ，float_format=None，columns=None，header=True，index=True，index_label=None，startrow=0，startcol=0，engine=None，merge_cells=True，encoding=None，inf_rep=inf ，verbose=True，freeze_panes=None).
#!/usr/怡然的魔镜/python 2.7 #-*-编码：utf-8-*- @ author:tz _ zs import numpy as NP import pandas as PD import matplotlib。py PLT list _ l=[[1，3，3，5，4]，[11，7，15，13，9，9]，[15，11，12，6，11]]index=[2018-07-01 ， 22DataFrame(list_l，index=index，columns=[a ， b ， c ， d ， e ])print(df) a b c d e 2018-07-01 1 3 3 5 422to _ excel(测试。xls’).
pandas.read_excel读取超过
可能遇到的报错：
导入错误：缺少可选依赖项xlrd .安装xlrd=1.0.0以获得超过支持。使用点或城市安装xlrd .解决方法：安装读操作包。
栈溢出讨论：Python:熊猫PD。read _ excel给进口商错误：安装xlrd=0.9.0以获得超过支持
其他文章：
http://www.dcharm.com/?p=584
https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/79059436
https://www.cnblogs.com/pengsixiong/p/5050833.html。
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