几年后又回到了Python。不确定读取/转换pandas数据帧/数组的最佳实践

几年后又回到了Python。不确定读取/转换pandas数据帧/数组的最佳实践。

在Python中，使用pandas库可以方便地读取和转换数据帧（DataFrame）和数组（Array）。以下是几年后回到Python后，不确定读取/转换pandas数据帧/数组的最佳实践：

1. 读取数据帧/数组：
   • 使用pandas.read_csv()函数可以读取CSV文件，并将其转换为数据帧。
   • 使用pandas.read_excel()函数可以读取Excel文件，并将其转换为数据帧。
   • 使用pandas.read_sql()函数可以从数据库中读取数据，并将其转换为数据帧。
   • 使用pandas.read_json()函数可以读取JSON文件，并将其转换为数据帧。
   • 使用pandas.read_html()函数可以从HTML页面中提取表格数据，并将其转换为数据帧。

• 转换数据帧/数组：
  • 使用pandas.DataFrame()函数可以将字典、列表、数组等数据结构转换为数据帧。
  • 使用pandas.Series()函数可以将列表、数组等数据结构转换为系列（Series）对象。
  • 使用pandas.to_numpy()函数可以将数据帧转换为NumPy数组。
  • 使用pandas.to_dict()函数可以将数据帧转换为字典。
• 最佳实践：
  • 在读取数据时，可以通过指定参数来控制数据类型、缺失值处理、日期解析等。
  • 在转换数据时，可以使用适当的函数和方法来处理数据类型转换、缺失值处理、重复值处理等。
  • 在处理大型数据集时，可以使用chunksize参数来分块读取和处理数据，以减少内存占用。
  • 在处理时间序列数据时，可以使用pandas.Timestamp和pandas.to_datetime()函数来处理日期和时间。
  • 在处理文本数据时，可以使用pandas.str模块提供的方法来进行字符串操作和正则表达式匹配。

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