Python 核心语法：Pandas 读写 CSV 与 TSV 文件

查看 MySQL 数据

sql_df = pd.read_sql('SELECT * FROM my_table LIMIT 0, 2', con=engine)

1.3 读写 JSON

主要方法：read_json, to_json。

# 读取 JSON
json_df = pd.read_json('./data/test.json', orient='columns', lines=True)

# 写入 JSON
json_df.to_json('./data/test1.json', orient='records', lines=True)

1.4 读写 Excel

主要方法：read_excel, to_excel。

二、Pandas 数据分析

以下通过房产数据集示例演示基本分析步骤。

2.1 加载与查看数据集

import pandas as pd
import numpy as np

house_df = pd.read_csv("./data/LJhouse.csv")

# 查看前 5 行
house_df.head()

# 查看列信息
house_df.info()

# 查看统计指标
house_df.describe(include='all')

# 查看数据形状
house_df.shape

2.2 具体需求分析

1. 查找租金最低和最高的房子

# 最便宜的
house_df.sort_values(by='小区价格', ascending=True).head(1)
# 最贵的
house_df.sort_values(by='小区价格', ascending=False).tail(1)

# 或使用 nlargest/nsmallest
house_df.nlargest(1, '小区价格')
house_df.nsmallest(1, '小区价格')

2. 查找最近新上的房源

house_df.sort_values(by='小区房龄', ascending=False).head(10)

3. 查看所有更新时间

house_df['更新时间'].unique()

2.3 完整代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
import os

os.chdir('./data')

# 加载数据集
house_df = pd.read_csv("LJhouse.csv")

# 修改列名（示例）
house_df.columns = ['district', 'address', 'title', 'house_type', 'price', 'area']

# 查看数据
print(house_df.head())
print(house_df.info())
print(house_df.describe())

# 排序筛选
min_price = house_df[house_df['price'] == house_df['price'].min()]
max_price = house_df[house_df['price'] == house_df['price'].max()]

注：实际使用时请根据本地路径调整 os.chdir 及文件路径。