
# 代码2-1
# 使用read_csv读取销售流水记录表
import pandas as pd
data1 = pd.read_csv('../data/销售流水记录1.csv', encoding='gb18030')
print('使用read_csv读取的销售流水记录表的长度为：', len(data1))
 
 
 
# 代码2-2
# 使用read_csv读取销售流水记录表, header=None
data2 = pd.read_csv('../data/销售流水记录2.csv', header=None, encoding='gb18030')
print('使用read_csv读取的销售流水记录表的长度为：', len(data2))
print('列名为None时订单信息表为：')
data2.iloc[0:5,0:4]
 
# 使用utf-8解析销售流水记录表
data3 = pd.read_csv('../data/销售流水记录2.csv', header=None, encoding='utf-8')

2. 文本文件存储

文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过pandas中的to_csv函数实现以csv文件格式存储文件。

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', na_rep='', columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None)

示例代码：


# 代码2-3
import os
print('销售流水记录表写入文本文件前目录内文件列表为：\n', os.listdir('../tmp'))
data1.to_csv('../tmp/SaleInfo.csv', sep=';', index=False)  # 将data1以CSV格式存储
print('销售流水记录表表写入文本文件后目录内文件列表为：\n', os.listdir('../tmp'))

Excel文件数据

1. Excel文件读取

pandas提供了read_excel函数来读取“xls”“xlsx”两种Excel文件。

pandas.read_excel(io, sheetname=0, header=0, index_col=None, names=None, dtype=None)

示例代码：


# 代码2-4
data3 = pd.read_excel('../data/折扣信息表.xlsx')  # 读取折扣信息表的数据
print('data3信息长度为：', len(data3))

2. Excel文件存储

将文件存储为Excel文件，可以使用to_excel方法。其语法格式如下。

DataFrame.to_excel(excel_writer=None, sheetname=None, na_rep='', header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None)

to_excel函数和to_csv函数的常用参数基本一致，区别之处在于指定存储文件的文件路径参数名称为excel_writer，并且没有sep参数。

此外，还增加了一个sheetnames参数，用于指定存储的Excel Sheet的名称，默认为sheet1。


# 代码2-5
print('data3写入Excel文件前目录内文件列表为：\n', os.listdir('../tmp'))
data3.to_excel('../tmp/data_save.xlsx')
print('data3写入Excel文件后目录内文件列表为：\n', os.listdir('../tmp'))

数据库数据

1. 数据库数据读取

pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外，还需要使用SQLAlchemy库建立对应的数据库连接。SQLAlchemy配合相应数据库的Python连接工具，使用create_engine函数，建立一个数据库连接。

creat_engine中填入的是一个连接字符串。在使用Python的SQLAlchemy时，MySQL和Oracle数据库连接字符串的格式如下：

数据库产品名+连接工具名：//用户名:密码@数据库IP地址:数据库端口号/数据库名称？charset = 数据库数据编码

read_sql_table只能够读取数据库的某一个表格，不能实现查询的操作。

pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None)

read_sql_query则只能实现查询操作，不能直接读取数据库中的某个表。

pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True)

read_sql是两者的综合，既能够读取数据库中的某一个表，也能够实现查询操作。

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, columns=None).

示例代码：


# 代码2-6
import pandas as pd
import sqlalchemy
# 创建一个mysql连接器，用户名为root，密码为123456
# 地址为127.0.0.1，数据库名称为test
sqlalchemy_db = sqlalchemy.create_engine(
            'mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/test')
print(sqlalchemy_db)
 
 
 
# 代码2-7
import pandas as pd
# 使用read_sql_query函数查看test中的数据表数目
formlist = pd.read_sql_query('show tables', con=sqlalchemy_db)
print('testdb数据库数据表清单为：', '\n', formlist)
 
# 使用read_sql_table函数读取销售流水记录表sale2
detail1 = pd.read_sql_table('sale2', con=sqlalchemy_db)
print('使用read_sql_table读取销售流水记录表的长度为：', len(detail1))
 
# 使用read_sql函数读取销售流水记录表
detail2 = pd.read_sql('select * from sale2', con=sqlalchemy_db)
print('使用read_sql函数 + sql语句读取销售流水记录表的长度为：', len(detail2))
detail3 = pd.read_sql('sale2', con=sqlalchemy_db)
print('使用read_sql函数+表格名称读取的销售流水记录表的长度为：', len(detail3))

2. 数据库存储

将DataFrame数据写入数据库中，同样也要依赖SQLAlchemy的数据库连接。数据库数据读取有3个函数，但数据存储则只有一个to_sql()方法。

DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, dtype=None)

示例代码：


# 代码2-8
# 使用to_sql方法存储orderData
detail1.to_sql('sale_copy', con=sqlalchemy_db, index=False, if_exists='replace')
# 使用read_sql读取test表格
formlist1 = pd.read_sql_query('show tables', con=sqlalchemy_db)
print('新增一个表格后test数据库数据表清单为：', '\n', formlist1)

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