Bagaimana untuk membaca data dalam pycharm

Kaedah untuk membaca data dalam PyCharm: Gunakan Pandas untuk membaca daripada fail CSV: Import pustaka Pandas dan gunakan kaedah read_csv() untuk membaca data Gunakan NumPy untuk membaca daripada fail teks: Import pustaka NumPy dan gunakan loadtxt(). kaedah membaca data

Cara membaca data menggunakan PyCharm

Membaca data dalam PyCharm ialah proses intuitif yang boleh dicapai dengan mudah menggunakan alatan dan perpustakaan terbina dalamnya. Langkah berikut menerangkan dua kaedah membaca data yang paling biasa:

Membaca data daripada fail CSV menggunakan Pandas

1. Mengimport perpustakaan Pandas:

   <code class="python">import pandas as pd</code>

2. Menggunakan read_csv() Kaedah untuk membaca data: <code>read_csv() 方法读取数据：

   <code class="python">data = pd.read_csv('data.csv')</code>

3. 加载数据后，您可以使用 Pandas 的各种方法来处理和分析数据。

使用 NumPy 从文本文件读取数据

1. 导入 NumPy 库：

   <code class="python">import numpy as np</code>

2. 使用 loadtxt()

   <code class="python">data = np.loadtxt('data.txt')</code>

Selepas memuatkan data, anda boleh menggunakan pelbagai kaedah Panda untuk memproses dan menganalisis data.

Gunakan NumPy untuk membaca data daripada fail teks

Import pustaka NumPy:

<code class="python">import pandas as pd

data = pd.read_csv('sales_data.csv')

print(data.head())</code>

Gunakan kaedah loadtxt() untuk membaca data

P untuk membaca data:

Fungsi yang luas untuk pemprosesan dan manipulasi data.

Sumber data lain

Selain CSV dan fail teks, PyCharm juga menyokong membaca data daripada sumber data lain, seperti:

🎜JSON🎜🎜Fail Excel 🎜🎜Anda boleh menggunakan pangkalan data PyCharm Alat terbina dalam (seperti kotak dialog "Buka Fail") atau perpustakaan pihak ketiga (seperti SQLAlchemy) untuk membaca sumber data ini. 🎜🎜🎜Contoh🎜🎜🎜Berikut ialah contoh kod untuk membaca data daripada fail CSV menggunakan Pandas: 🎜rrreee🎜Ini akan mencetak 5 baris pertama bingkai data, membolehkan anda melihat pratonton data. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membaca data dalam pycharm. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!