Python数据攻略-高级文件操作与Json序列化

当我们谈论数据分析时，第一个想到的可能是CSV或Excel文件，这些都是我们平时最常接触的数据格式。然而，在实际工作中，数据来源可能更加多样，比如网页上的表格、SQL数据库，甚至各种API返回的Json数据。因此，本篇文章的目标是让你掌握如何使用Pandas进行更高级的文件操作。

文章目录

  • HTML文件操作
    • Pandas与HTML的交互
    • DataFrame保存为HTML文件
  • SQL文件操作
    • Pandas与SQL数据库的交互
    • 如何将数据写入SQL数据库
    • Pickle文件操作
    • 使用Pandas进行Pickle序列化
    • 如何使用Pandas进行Pickle反序列化
    • Json序列化数据的读写操作
    • 读取JSON数据到DataFrame
    • DataFrame转化为JSON格式
  • 实践案例：三国志游戏数据分析系统
  • 总结
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