步驟操作方法如下：
1、環境準備:
a、右擊桌面上選擇【OpeninTerminal】開啟終端。
b、在彈出的終端中輸入【ipython】進入Python的直譯器中，如圖1所示。
2、匯入所需要的包：
匯入實驗常用的python包。如圖2所示。
【importpandasaspd】pandas用來做資料處理。
【importnumpyasnp】numpy用來做高維度矩陣運算.
【importmatplotlib.pyplotasplt】matplotlib用來做資料視覺化。
3、pandas資料寫入到csv檔案中：
【names=[‘Bob’,’Jessica’,’Mary’,’John’,’Mel’]】建立一個names列表
【births=[968,155,77,578,973]】建立一個births列表
【DataSet=list(zip(names,births))】用zip函式將這兩個列表合併在一起
【DataSet】檢視生成的資料
【df=pd.DataFrame(data=DataSet,columns=[‘Names’,’Births’])】用生成的資料生成一個DataFrame物件
【df】檢視生成的dataFrame
將建立的資料寫入到/opt/births1880.csv檔案中，
【df.to_csv(‘/opt/births1880.csv’,index=False,header=False)】將df寫入到檔案中
【ls/opt/births1880.csv】檢視檔案是否存在
【cat/opt/births1880.csv】檢視檔案內容
4、pandas讀取csv中的資料
讀取步驟3生成的資料，如圖5所示。
【local_data=r’/opt/births1880.csv’】將檔案路徑賦到變數local_data中
【df2=pd.read_csv(local_data,header=None)】讀取內容賦值到df2
【df2】檢視df2的值
【df3=pd.read_csv(local_data,header=None,names=[‘names’,’births’])】指定列名字賦值到df3
【df3】檢視df3的值
Pandas是Python下一個開源資料分析的庫，它提供的資料結構DataFrame極大的簡化了資料分析過程中一些繁瑣操作,DataFrame是一張多維的表，大家可以把它想象成一張Excel表單或者Sql表。之前這篇文章已經介紹了從各種資料來源將原始資料載入到dataframe中，這篇檔案介紹怎麼將處理好的dataframe中的資料寫入到檔案和資料庫中。
參考資料
部落格園.部落格園[引用時間2018-1-2]
步驟操作方法如下：
1、環境準備:
a、右擊桌面上選擇【OpeninTerminal】開啟終端。
b、在彈出的終端中輸入【ipython】進入Python的直譯器中，如圖1所示。
2、匯入所需要的包：
匯入實驗常用的python包。如圖2所示。
【importpandasaspd】pandas用來做資料處理。
【importnumpyasnp】numpy用來做高維度矩陣運算.
【importmatplotlib.pyplotasplt】matplotlib用來做資料視覺化。
3、pandas資料寫入到csv檔案中：
【names=[‘Bob’,’Jessica’,’Mary’,’John’,’Mel’]】建立一個names列表
【births=[968,155,77,578,973]】建立一個births列表
【DataSet=list(zip(names,births))】用zip函式將這兩個列表合併在一起
【DataSet】檢視生成的資料
【df=pd.DataFrame(data=DataSet,columns=[‘Names’,’Births’])】用生成的資料生成一個DataFrame物件
【df】檢視生成的dataFrame
將建立的資料寫入到/opt/births1880.csv檔案中，
【df.to_csv(‘/opt/births1880.csv’,index=False,header=False)】將df寫入到檔案中
【ls/opt/births1880.csv】檢視檔案是否存在
【cat/opt/births1880.csv】檢視檔案內容
4、pandas讀取csv中的資料
讀取步驟3生成的資料，如圖5所示。
【local_data=r’/opt/births1880.csv’】將檔案路徑賦到變數local_data中
【df2=pd.read_csv(local_data,header=None)】讀取內容賦值到df2
【df2】檢視df2的值
【df3=pd.read_csv(local_data,header=None,names=[‘names’,’births’])】指定列名字賦值到df3
【df3】檢視df3的值
Pandas是Python下一個開源資料分析的庫，它提供的資料結構DataFrame極大的簡化了資料分析過程中一些繁瑣操作,DataFrame是一張多維的表，大家可以把它想象成一張Excel表單或者Sql表。之前這篇文章已經介紹了從各種資料來源將原始資料載入到dataframe中，這篇檔案介紹怎麼將處理好的dataframe中的資料寫入到檔案和資料庫中。
參考資料
部落格園.部落格園[引用時間2018-1-2]