匯入實驗常用的python包。如圖2所示。

【import pandas as pd】pandas用來做資料處理。【import numpy as np】numpy用來做高維度矩陣運算.【import matplotlib.pyplot as plt】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。

曹曹志勇廣勝山焦