如何使用pandas pd.read_sql导出到csv？
使用pandas的pd.read_sql函数可以从数据库中读取数据，并将其导出到CSV文件。下面是完善且全面的答案：
pd.read_sql是pandas库中的一个函数，用于从数据库中读取数据。它可以执行SQL查询，并将结果存储在DataFrame对象中。然后，我们可以使用DataFrame的to_csv方法将数据导出到CSV文件。
使用pd.read_sql导出到CSV的步骤如下：
- 导入必要的库：
import pandas as pd
import pymysql- 建立与数据库的连接：
conn = pymysql.connect(host='数据库主机名', port=端口号, user='用户名', password='密码', db='数据库名')请根据实际情况替换上述参数。
- 编写SQL查询语句：
sql_query = "SELECT * FROM 表名"请将"表名"替换为实际的表名，可以根据需要编写自己的查询语句。
- 使用pd.read_sql执行查询并将结果存储在DataFrame中：
df = pd.read_sql(sql_query, conn)这将执行SQL查询并将结果存储在名为df的DataFrame对象中。
- 关闭数据库连接：
conn.close()确保在完成操作后关闭数据库连接。
- 将DataFrame导出到CSV文件：
df.to_csv('文件路径.csv', index=False)请将"文件路径"替换为您希望保存CSV文件的路径和文件名。
总结： 使用pd.read_sql函数可以方便地从数据库中读取数据，并将其导出到CSV文件。这对于需要将数据库中的数据进行分析、处理或与其他系统进行交互的任务非常有用。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估。
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我正在从SQL Server2014 12.0.4100 SP1数据库中将数据读入pandas。数据以Windows-1252编码存储。
我使用的是python 2.7。
我想将生成的数据帧输出到Excel或csv。具体地说：
import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect(r'Driver={SQL Server};Server=.\my_server;Database=my_db;Trusted_Connection=yes;')
sql = "select * from my_table"
df = pd.read_sql(sql,
浏览 1提问于2015-05-30得票数 1
我正在尝试在dataframe中读取Oracle数据表输出，我需要将它与另一个dataframe进行比较。
Oracle的str值Unicode字符“ü”在dataframe中显示为'u‘。
我试过的代码：
import pandas as pd
import cx_Oracle
conn = cx_Oracle.makedsn(host='hostname', port='1521', service_name= 'SomeName')
sqlconn = cx_Oracle.connect( user='Username&#
浏览 1提问于2020-06-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个MySQL格式的表，其中包含以下列：
id int(11)
contract_id int(11)
datetime datetime
open decimal(18, 10)
high decimal(18, 10)
low decimal(18, 10)
close decimal(18, 10)
该表相当大(> 3亿行)，但是在数据库中进行的查询即使返回300,000行，也会在半秒内执行。然而，当我从Python中检索数据时，速度非常慢(同样的请求从MySQL工作台的0.5秒到Python的34秒)：
import pandas as pd
import mysql.con
浏览 1提问于2015-10-17得票数 5
我正在尝试从sql表创建一个pandas数据帧。我使用data=pd.read_sql(query,con=con)读取数据，它工作得很好。但是，我希望设置数据框中哪种类型的元素是NaN。读取csv时，可以使用pd.read_csv('file.csv',na_values=['',[]'])进行设置。使用read_sql有没有类似的标志？
浏览 2提问于2016-06-18得票数 5
什么方法可以将数亿行的数据从数据输出到雪花呢？但是，我使用的是to_csv()方法，它需要超过2个小时才能将数据从数据加载到csv。任何更快/更好的方法都可以用来提高性能和提高效率。此外，使用to_csv()数据似乎在某些地方损坏。有什么解决办法吗？
密码-
query = "SELECT * FROM " + table_name
df = pd.read_sql(query, connect)
df.to_csv(path, index=False, encoding='utf-8')
浏览 7提问于2022-01-03得票数 0
我有一个可以查询数据库的python函数，当我不能转换为dataframe时，如何将其写入csv？或者我必须导入数据帧并使用该函数？ Return可以很好地在我的控制台中查看结果，但现在我想导出为csv。 任何帮助都将不胜感激。 代码： import pandas as pd
import pyodbc, os
import datetime
from datetime import datetime
from pandas import ExcelWriter
import numpy as np
def date(businessDate):
con = p
浏览 24提问于2019-04-18得票数 0
回答已采纳
1回答
这段代码不能运行声明它不能操作一个数据框而是一个字符串...
import tempfile
import sqlite3
import pandas as pd
conn = sqlite3.connect('mydb.db')
cur = conn.cursor()
sav = pd.read_sql("SELECT * FROM my_table",conn)
with tempfile.TemporaryDirectory(suffix=".csv") as d:
with open(d + ".csv", &#
浏览 0提问于2020-06-09得票数 0
2回答
我在Amazon中有，我正在AWS EC2中的一个8GB服务器上运行一个python脚本。python代码只需选择大表中的所有数据，并尝试将其转换为EC2。尽管我每年都在尝试提取数据，但EC2实例很快就耗尽了内存，但是我希望将所有数据提取到csv中(我不一定需要使用Pandas)。
到目前为止，熊猫的数据代码非常简单。
query= 'select * from table_name'
df = pd.read_sql(query,cnxn)
df.to_csv(target_name, index=False)
我看到的错误是
回溯(最近一次调用)：df =pd.read_
浏览 0提问于2019-07-05得票数 1
回答已采纳
我是python的新手，我希望输出到pandas dataframe，这样其他包就可以使用它了。 有人能解释一下我在实践中需要做什么吗？ 例如，要将表输出到交叉表，我将执行以下操作： import pandas as pd
income_final =
pd.read_csv("D:\\data\\income17-18_data.csv")
income2 = income_final[(income_final.benefits == 1)]
pd.crosstab(income2.benefits, income2.taxes) 我该如何将其输出到pan
浏览 30提问于2020-04-14得票数 0
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python pandas 如何优化msSQL 导出到CSV或excel？（看到网上很多多少优化从csv导出mssql ），实际上导出到csv或excel才更符合实际应用
浏览 101提问于2021-11-22
我正在使用FastAPI，目前我返回了一个csv，这是我从带有pandas的SQL server中读取的。(pd.read_sql())然而，csv对于浏览器来说太大了，我想返回一个文件响应： (页面末尾)。如果不先将其写入csv文件，我似乎无法做到这一点，这似乎很慢，并且会在每次请求时将csv文件系统搞得一团糟。
所以我的问题是，有没有办法从sql数据库或pandas数据帧返回一个FileResponse。
如果没有，有没有办法在客户端读取完所有生成的csv文件后将其删除？
谢谢你的帮忙!
致以亲切的问候，
斯蒂芬
浏览 2提问于2020-04-10得票数 11
回答已采纳
我在Python中有一个非常简单的3个函数的代码。我可以输入三个变量，代码将生成一个csv文件并将其导出到我的笔记本电脑。在我的JupyterNotebook上，一切都运行得很好，包括导出零件。但是一旦我将代码保存为以.py结尾的python脚本，并通过简单的双击在Windows上运行，脚本将被打开，接受所有输入，然后关闭命令窗口。它不能导出任何我想要的文件。这里发生何事？
def get_chains(input1,input2,input3):
import pymysql
import pandas as pd
import datetime
connec
浏览 56提问于2019-03-26得票数 1
通过从mysql表读取csv文件，我得到了下面的脚本。但我需要这个csv附件不能保存到本地。相反，把它附在电子邮件中并发送出去。
知道吗？
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
from urllib.parse import quote
import smtplib
username = "root"
password = "xxxxxx"
port = 3306
database = "DB"
engine = create_en
浏览 1提问于2022-09-19得票数 -1
正在尝试将数据帧输出到txt文件(用于提要)。一些特定的列将自动转换为float，而不是预期的int。 如何将这些列指定为使用int作为dtype？我尝试将整个dataframd输出为字符串，但这不起作用。 我要指定的列名为CID1和CID2 data = pd.read_sql(sql,conn)
data = data.astype(str)
data.to_csv('data_feed_feed.txt', sep ='\t',index=True)
浏览 16提问于2021-08-26得票数 0
我的查询成功了： from pyathena import connect
import pandas as pd
conn = connect(s3_staging_dir='s3://alphabucket/query-results/myfolder/',region_name='us-east-1')
df = pd.read_sql("select * from mydbname.mytablename limit 8;", conn) 不管怎样..。下次运行notebook时，我希望避免再次运行查询。 我正在寻找API，将返回给我
浏览 35提问于2021-07-24得票数 0
正如问题中提到的，我的任务是在本地连接不同数据库的两个数据帧(MySQL和PostgreSQL)，并需要在CSV文件中获得输出(Dataset)。让我告诉你我迄今所做的以下工作：
使用mysql.connector.connect创建连接(Con)
同时，postgres分别使用psycopg2。
在这样做之前，我已经在df1 = pd.read_sql(sql='SELECT * FROM mydatabase.Empl_det', con=conn).to_csv(r'C:\Users\Aaru\Documents\Empl_det1.csv',
浏览 1提问于2020-10-05得票数 0
2回答
我创建了一个数据框架，我的原始数据附加了来自主题建模的主题。当试图将数据表导出到csv时，我经常会遇到错误。
我尝试过csv模块和pandas，但是都有错误。
数据表有1765行，因此逐行写入文件实际上不是一个选项。
在使用熊猫时，最常见的错误是
DataFrame构造函数没有正确调用！
和
函数对象没有属性'to_csv‘
所用代码：
import pandas as pd
data = (before.head)
df = pd.DataFrame(before.head)
df.to_csv (r'C:\Users\***\Desktop\before
浏览 3提问于2020-05-24得票数 0
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3回答
在执行下面的代码时，我得到了一个缩进错误。
import pyodbc
import shutil
import pandas as pd
import numpy as np
def My_function():
data = pd.read_excel(r'my excel path')
dataincsv = data.to_csv(r'export into my csv path',sep=r'|')
cnxn = pyodbc.connect('''connection string
浏览 34提问于2018-06-27得票数 -6
1回答
我正在尝试从Oracle数据库中读取一个大表，并将其保存为Python 3中的本地csv文件。以下是我的代码：
import cx_Oracle
import pandas as pd
user = 'me'
password = 'password'
dsn = 'dsn'
con = cx_Oracle.connect(user, password, dsn)
for chunk in pd.read_sql("select col_a, col_d, col_s from my_table", con, chunksiz
浏览 15提问于2021-02-20得票数 0
我已经写了python脚本从oracle数据库中获取数据，并将数据加载到csv文件。
import datetime
import pandas as pd
import cx_Oracle
con = cx_Oracle.connect('SYSTEM/oracle123@localhost:1521/xe')
c = con.cursor()
sql = "select * from covid_data"
res = c.execute(sql)
t = pd.read_sql(sql,con)
t.to_csv(r'C:\Users\abc\co
浏览 0提问于2021-07-26得票数 0
1回答
id date temp prcp
1 2015-01-01 -27.18 0
1 2015-01-02 -25.9 1.03
1 2015-01-03 -17.89 9.44
1 2015-01-04 -17.89 9.44
1 2015-01-05 -17.89 9.44
import dataset
import pandas as pd
db = dataset.connect(path_to_database_on_AWS)
res = db.query(SELECT
浏览 3提问于2017-04-01得票数 0
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1回答
我在pd DF中有一个Pandas数据帧中的坐标，其坐标类似于：3° 51' 9" E
但是，在导出到CSV之后，我得到了类似于3¬∞ 51' 9" E的
如何保留°符号？
我使用pandas.to_csv函数向我的csv写入，我尝试添加参数encoding = 'utf-8'，但它不起作用。
我该怎么做呢？
在TextEdit中，°正确显示。当切换到Excel时，它不会。
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
我试图将SQL查询的结果作为Excel文件输出到数据库中。
看起来是UUID值的值没有正确地输出为字符串，我也不知道如何使Pandas以十六进制字符串表示形式输出这些值。
df = pd.read_sql(query,conn)
writer = pd.ExcelWriter(output_filename, engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer,"data")
示例值的输出：<memory at 0x00000204FC8C7AC0>
我试图这样做：
df["GUID_LCXX"] = d
浏览 1提问于2022-02-08得票数 0
我的目标是将dataframe对象导出到csv文件中。我用熊猫做这件事。
我的问题是，当我读取我的csv文件时，一些列的格式与我预期的不同。
下面是一个示例：
import pandas
results = [('company A','+39 0584 383468','2-10'),('company B','+590690610966','2-10'),('company C','+18093494353','11-50')]
df = pa
浏览 50提问于2019-11-07得票数 1
根据这个Alpha Vantage python包装器的文档，您可以使用以下代码将响应输出到CSV。
ts = TimeSeries(key='YOUR_API_KEY',output_format='csv')
但是在文档中没有使用这种csv格式的示例(他主要使用Pandas作为输出)。如何将此csv输出写入文件？
浏览 5提问于2019-09-13得票数 1
1回答
我用Python编写了一个小脚本，它可以帮助我从数据库中提取数据。这是我的剧本：
#!/usr/bin/python3
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
#connect to server
mytab = create_engine('mssql+pyodbc://test:test1@mypass')
#sql query that retrieves my table
df = pd.read_sql('select * from FO_INV', mytab)
#qu
浏览 0提问于2018-11-27得票数 1
回答已采纳
我正在读取postgres表，提取数据并将其加载到csv文件中。我的问题是，我能够读取高达5 5gb的表，并成功地创建了csv文件。我的一个表是35 GB的，我无法创建csv文件，并且进程正在被终止。
我怀疑我的数据帧不能处理大尺寸。
我们可以做些什么来克服这个问题并成功创建csv文件？
def table_to_csv(sql, file_path, dbname,port, user):
"""This function creates a csv file from PostgreSQL with query
"""
浏览 17提问于2019-03-27得票数 0
回答已采纳
我不知道如何导入Smartsheet并将其转换为pandas数据帧。我想要操作来自smartsheets的数据，目前我转到smartsheets导出到csv并在python中导入csv，但我想消除这一步，这样它就可以按计划运行。 import smartsheet
import pandas as pd
access_token ='#################'
smartsheet = Smartsheet(access_token)
sheet = smartsheet.sheets.get('Sheet 1')
pd.DataFrame(sh
浏览 37提问于2019-12-07得票数 1
0回答
我想要将数据帧导出到csv。但最重要的是，我想打印数据帧的日期，以在csv文件中产生以下结果。如何将字符串句子连接到数据帧中，以便将其一起导出到csv？
import pandas as pd
import datetime as dt
today1=dt.datetime.today().strftime('%Y%m%d')
print('This dataframe is created on ',today1)
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})
print(df)
df.to_c
浏览 5提问于2016-12-20得票数 1
回答已采纳
气流-熊猫-读取-sql-查询的数据
我试图连接到SQL server local，以便从表中获取数据，并使用熊猫操作处理数据，但我未能弄清楚如何将选择查询结果传递给数据帧，下面的工作是清除表中的数据。
``` sql_command = """ DELETE FROM [TestDB].[dbo].[PythonTestData] """
t3 = MsSqlOperator( task_id = 'run_test_proc‘)，
mssql_conn_id = 'mssql_local',
浏览 8提问于2021-01-12得票数 2
这是导入到查询中的数据： result_pandas = pd.read_sql(query, connection)
print(result_pandas) ? 我想删除第一行： typenum level ratio_normal ratio_tour status 如何删除？ 这就是我想要的数据。这并不意味着更改名称，而是完全删除它。 NOT result_pandas.columns = ''，'‘ ?
浏览 70提问于2021-02-04得票数 0
回答已采纳
1回答
Pandas DataFrames -如何将列表'X‘导出到CSV，使其显示为字符串？问题是，当我使用Excel打开CSV时，它显示为日期格式。 X=['1-4', '1-5', '2-3', '4-8'] 即。将列表'X‘导出到CSV并使用Excel打开时，它将显示为日期： ? 我希望列表'X‘在Excel中按原样显示-即，不将其转换为日期格式。Excel所需的输出为： ? 我尝试了以下代码--但它抛出了一个错误： import pandas as pd
X=['1-4'
浏览 14提问于2020-09-22得票数 0
3回答
我有一个大的sql文件(20 GB)，我想要转换成csv。我计划将文件加载到Stata进行分析。我有足够的内存来加载整个文件(我的计算机有32 in的RAM)
问题是:我在Python至今(sqlite3)网上找到的解决方案似乎比我现在的系统需要更多的内存：
读取SQL
写csv
这是代码
import sqlite3
import pandas as pd
con=sqlite3.connect('mydata.sql')
query='select * from mydata'
data=pd.read_sql(query,con)
dat
浏览 4提问于2015-11-01得票数 8
回答已采纳
默认情况下，Pandas数据帧to_csv()执行不需要的格式转换。 我有一个Excel工作表，其中包含引用web应用程序中的选项项的整数值的列。在将这些整数值导出到CSV之前，我花了相当大的力气将它们转换为字符串。但是，当我这样做时，to_csv()仍然将"1“转换为"1.0”，将"0“转换为"0.0”。第一个问题是，我如何防止熊猫这样做？第二个问题，为什么to_excel()没有显示这种行为。如果我将我的数据框导出到Excel中，整数值将被正确地保留。 我在Mac OSX Mojave上的虚拟环境中使用Pandas 0.23.4。 如有任何帮助，我们不胜感
浏览 51提问于2019-04-10得票数 1
回答已采纳
我正在处理气流，我试图将数据从mysql数据库传输到csv文件。以下是代码和函数 from airflow import DAG
from datetime import datetime,timedelta
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.mysql_operator import MySqlOperator
from dbextract i
浏览 67提问于2021-10-08得票数 3
回答已采纳
我正在尝试将数据从python熊猫数据框架导出到现有的MS访问表中，我想用我尝试使用的pandas.to_sql更新的数据(在python中)替换MS访问表，但是我得到了一个错误消息。我觉得这很奇怪，使用pandas.read_sql可以无缝地工作吗？
这是我的代码：
import pyodbc
import pandas as pd
conn_str = (
r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
r'DBQ=H:\Work\IndexTrader\Data\database\IndexData.ac
浏览 18提问于2017-10-16得票数 2
回答已采纳
嗨，我对flask和python还是个新手。
我正在尝试创建一个简单的web应用程序，其中列出了多个商店编号，并在点击超链接时下载了一个csv文件(我从SQL server获取此数据-将其放入一个数据框中，并使用to_csv将其动态转换为csv )
我的问题是-如何动态生成路由@app.route("/getCSV/“ def getCSV..)?
任何帮助都将不胜感激。
下面的情况下只包含2个商店，这可能会增加到5-或100以后..
我已经粘贴了下面的代码，我在html中使用Jinja模板。
app.py
from flask import Flask, render_templat
浏览 52提问于2018-12-17得票数 0
回答已采纳
我正在寻找一种内存高效的方法，可以将22‘m的记录写入到管道分隔的csv中。
我使用pyodbc和pandas将22‘m的记录拉到数据库中。我的数据帧遇到了内存问题。太多唱片让它卡住了。我知道有文件流方法，但我只将它用于组合CSV，而不是编写数据库查询结果。我可以以某种方式将查询流式传输到磁盘，而不首先访问RAM吗？
import sys
import pandas as pd
import pyodbc as db
import time
import os
print("Connecting to SQL Server database" + time.strftime(
浏览 14提问于2019-08-14得票数 0
回答已采纳
2回答
获取错误：
next(df)
TypeError: DataFrame对象不是迭代器
这是密码。
import pandas as pd
import os
import sys
import psycopg2
import csv
def redshift():
conn=psycopg2.connect(dbname= 'sdsdf', host='rghgj',
port= '5439', user= 'admin', password= 'assddfd')
df=pd.read_
浏览 1提问于2018-06-13得票数 1
3回答
我正在使用Databricks笔记本，并试图在查询数据帧后将其作为CSV导出到我的本地计算机。但是，它不会将我的CSV保存到我的本地计算机。为什么？
连接到数据库
#SQL Connector
import pandas as pd
import psycopg2
import numpy as np
from pyspark.sql import *
#Connection
cnx = psycopg2.connect(dbname= 'test', host='test', port= '1234', user= 'test'
浏览 4提问于2018-08-20得票数 1
回答已采纳
4回答
通常使用jupyternote，我可以进口熊猫，制作我的数据并出口到csv。
我正在尝试使用python脚本来自动化这个重复出现的查询。我不知道如何测试我的脚本，因为我不能打印出df来屏幕。在jupyternote中，我只需要在任何单元格中键入df名称，它就会显示出来。
在这里我在做什么
import pandas as pd
def run_agg_query(db):
df1 = pd.read_sql( "select some query",conn)
display(df1)
但是我不能让df显示出来。
浏览 0提问于2018-04-14得票数 3
回答已采纳
在Python中，我使用SQL查询Netezza数据库，对于Netezza表中的一个变量，我想从该变量到外部CSV文件中的同一变量进行内部连接。这个是可能的吗？
以下是使用pandas read_sql模块的Python代码的示例shell
*conn_nz = od.connect("DRIVER={NetezzaSQL};...")
q_test = '''
SELECT
A.var1,
A.var2
FROM
Netezza.tableA A
WHERE
(A.var1 = csv.var1)
; '
浏览 7提问于2016-09-07得票数 1
有人知道为什么在我将数据文件导出到excel，然后读取它之后，dataframe会显示一个不同的类型吗？
导出到excel之前是pandas.core.frame.DataFrame类型，导出文件后是class 'pandas.core.frame.dataframe'类型。然后，我发现在导出它之后，元组将在一个字符串中。(但我不想要)
我使用两个pd.read_csv来打开文件。然后如何将其转换为pandas.core.frame.DataFrame类型。非常感谢!
浏览 8提问于2022-08-29得票数 1
这里有一个python脚本：
import pyodbc
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import csv
df = pd.read_sql("""script_generator""", conn)
for count, row in df.iterrows():
row.to_csv('generatedfile{}.sql'.format(count), index=False, index_label=False, quot
浏览 4提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
我正在使用Jupyter笔记本来处理postgresql的一些数据库，我有以下实例：
import pandas as pd
import (other packages)
conn_string= % I can't show this, but this is ok
conn = psycopg2.connect(conn_string)
cursor=conn.cursor
query= """ copy (select col1,col2 from Table where col3=a_parameter
and col4=b_pa
浏览 61提问于2018-06-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我如何在jupyter笔记本中读到一张大桌子，就像熊猫DataFrame一样？脚本是通过码头映像启动的。
库：
thrift==0.11.0 thrift-sasl==0.4a1Impyla==0.16.2 sasl==0.2.1
from impala.dbapi import connect
from impala.util import as_pandas
impala_conn = connect(host='hostname', port=21050,
auth_mechanism='GSSAPI',
浏览 2提问于2020-03-02得票数 1
我正在尝试使用以下代码将CSV文件的随机子集导出到新的CSV文件：
with open("DepressionEffexor.csv", "r") as effexor:
lines = [line for line in effexor]
random_choice = random.sample(lines, 229)
with open("effexorSample.csv", "w") as sample:
sample.write("\n".join(random_choice))
浏览 14提问于2016-09-05得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY命令将hdfs查询输出导出到csv文件。因为这会导出没有标题的数据。我从Oracle输出中获得了另一个带有文件头的数据帧，我需要将其与hdfs输出进行比较。
df1 = pd.read_csv('/home/User/hdfs_result.csv', header = None)
print(df1)
0 1 2
0 XPRN A 2019-12-16 00:00:00
1 XPRW I 2019-12-16 00:00:00
2 XP
浏览 17提问于2020-06-05得票数 0
回答已采纳
我正在处理一个项目，它有很多在python中运行的查询。当我检查土匪的时候，我看到了问题-
Test results:
>> Issue: [B608:hardcoded_sql_expressions] Possible SQL injection vector through string-based query construction.
Severity: Medium Confidence: Low
Location: main.py:160
More Info: https://bandit.readthedocs.io/en/latest/plu
浏览 10提问于2021-08-10得票数 0
我有以下问题，我还没有找到解决办法。我使用Python2.7，我喜欢将Pandas系列导出到一个带有umlauts的excel文件中(“”，"ü"，"ü")
例如Python2.7：
#Python 2.7###############
# -*- coding: iso-8859-15 -*-
import pandas as pd
import csv
city = ['München', 'Nürnberg', 'Würzburg']
result = pd.Series(city)
result.to_
浏览 6提问于2017-01-31得票数 2
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