pandas IO

pd.read_csv("../data/user_info.csv", index_col="name") #假设csv里包含这几列： name, age, birth, sex
data="name,age,birth,sex
Tom,18.0,2000-02-10,
Bob,30.0,1988-10-17,male"
print(data)
pd.read_csv(StringIO(data))#从 StringIO 对象中读取。
data = "name|age|birth|sex~Tom|18.0|2000-02-10|~Bob|30.0|1988-10-17|male"
pd.read_csv(StringIO(data), sep="|", lineterminator="~")  #自定义字段之间的分隔符
pd.read_csv(StringIO(data), sep="|", lineterminator="~", dtype={"age": int}) # 自己指定数据类型
data="Tom,18.0,2000-02-10,
Bob,30.0,1988-10-17,male"
pd.read_csv(StringIO(data), names=["name", "age", "birth", "sex"])  csv文件并没有标题，我们可以设置参数 names 来添加标题。
pd.read_csv(StringIO(data), usecols=["name", "age"]) # 只读取部分列
print(user_info.to_json()) #将dataframe转成json字符串

格式类型	数据描述	Reader	Writer
text	CSV	read_csv	to_csv
text	JSON	read_json	to_json
text	HTML	read_html	to_html
text	clipboard	read_clipboard	to_clipboard
binary	Excel	read_excel	to_excel
binary	HDF5	read_hdf	to_hdf
binary	Feather	read_feather	to_feather
binary	Msgpack	read_msgpack	to_msgpack
binary	Stata	read_stata	to_stata
binary	SAS	read_sas
binary	Python Pickle	read_pickle	to_pickle
SQL	SQL	read_sql	to_sql
SQL	Google Big Query	read_gbq	to_gbq

to_json
split	字典像索引 - > [索引]，列 - > [列]，数据 - > [值]}
records	列表像{[列 - >值}，…，{列 - >值}]
index	字典像{索引 - > {列 - >值}}
columns	字典像{列 - > {索引 - >值}}
values	只是值数组