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法律研究在 Python 中匯入資料
在執行 Python 程式時，我們需要使用資料集進行資料分析。Python 有各種模組可以幫助我們將各種檔案格式的外部資料匯入到 Python 程式中。在本例中，我們將瞭解如何將各種格式的資料匯入到 Python 程式中。
匯入 csv 檔案
csv 模組使我們能夠使用逗號作為分隔符來讀取檔案中的每一行。我們首先以只讀模式開啟檔案，然後分配分隔符。最後，使用 for 迴圈從 csv 檔案中讀取每一行。
示例
import csv
with open("E:\customers.csv",'r') as custfile:
rows=csv.reader(custfile,delimiter=',')
for r in rows:
print(r)輸出
執行以上程式碼將得到以下結果：
['customerID', 'gender', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'Churn'] ['7590-VHVEG', 'Female', 'Month-to-month', 'Yes', 'No'] ['5575-GNVDE', 'Male', 'One year', 'No', 'No'] ['3668-QPYBK', 'Male', 'Month-to-month', 'Yes', 'Yes'] ['7795-CFOCW', 'Male', 'One year', 'No', 'No'] …… …….
使用 pandas
pandas 庫實際上可以處理大多數檔案型別，包括 csv 檔案。在本程式中，讓我們看看 pandas 庫如何使用 read_excel 模組處理 excel 檔案。在下面的示例中，我們讀取上述檔案的 excel 版本，並在讀取檔案時獲得相同的結果。
示例
import pandas as pd
df = pd.ExcelFile("E:\customers.xlsx")
data=df.parse("customers")
print(data.head(10))輸出
執行以上程式碼將得到以下結果：
customerID gender Contract PaperlessBilling Churn 0 7590-VHVEG Female Month-to-month Yes No 1 5575-GNVDE Male One year No No 2 3668-QPYBK Male Month-to-month Yes Yes 3 7795-CFOCW Male One year No No 4 9237-HQITU Female Month-to-month Yes Yes 5 9305-CDSKC Female Month-to-month Yes Yes 6 1452-KIOVK Male Month-to-month Yes No 7 6713-OKOMC Female Month-to-month No No 8 7892-POOKP Female Month-to-month Yes Yes 9 6388-TABGU Male One year No No
使用 pyodbc
我們還可以使用名為 pyodbc 的模組連線到資料庫伺服器。這將幫助我們使用 sql 查詢從關係源匯入資料。當然，我們還必須在傳遞查詢之前定義到資料庫的連線詳細資訊。
示例
import pyodbc
sql_conn = pyodbc.connect("Driver={SQL Server};Server=serverName;UID=UserName;PWD=Password;Database=sqldb;")
data_sql = pd.read_sql_query(SQL QUERY’, sql_conn)
data_sql.head()
輸出
根據 SQL 查詢，結果將顯示。
更新於：2020-07-10
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