如何读取和写入表格数据？

希望分析泰坦尼克号乘客数据，该数据以 CSV 文件形式提供。

titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv")

• pandas 提供了 read_csv() 函数，用于将以 csv 文件形式存储的数据读取到 pandas DataFrame 中。pandas 开箱即用地支持许多不同的文件格式或数据源（csv, excel, sql, json, parquet 等），每种都带有 read_* 前缀。

读取数据后，请务必检查数据。显示 DataFrame 时，默认会显示前 5 行和后 5 行。

我想查看 pandas DataFrame 的前 8 行。

• 要查看 DataFrame 的前 N 行，请使用 head() 方法，并将所需的行数（在此例中为 8）作为参数。

想查看最后 N 行吗？pandas 也提供了 tail() 方法。例如，titanic.tail(10) 将返回 DataFrame 的最后 10 行。

通过请求 pandas 的 dtypes 属性，可以检查 pandas 如何解释每个列的数据类型。

我的同事要求将泰坦尼克号数据转换为电子表格。

titanic.to_excel("titanic.xlsx", sheet_name="passengers", index=False)

虽然 read_* 函数用于将数据读取到 pandas 中，但 to_* 方法用于存储数据。to_excel() 方法将数据存储为 Excel 文件。在此示例中，sheet_name 被命名为 passengers，而不是默认的 Sheet1。通过设置 index=False，行索引标签不会保存到电子表格中

记住

• 通过 read_* 函数支持从多种不同文件格式或数据源将数据导入 pandas。
• 通过不同的 to_* 方法提供将数据从 pandas 导出。
• head/tail/info 方法和 dtypes 属性方便进行首次检查。
• DataFrame 中的数据类型包括整数（int64）、浮点数（float64）和字符串（object）和整数（也称为 integer）等。