pandas.read_spss#

pandas.read_spss(path, usecols=None, convert_categoricals=True, dtype_backend=_NoDefault.no_default)[源代码]#

从文件路径加载 SPSS 文件，返回一个 DataFrame。

Parameters:

pathstr 或 Path

文件路径。

usecols类列表，可选

返回列的子集。如果为 None，则返回所有列。

convert_categoricalsbool，默认为 True

将分类列转换为 pd.Categorical。

dtype_backend{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}, 默认 ‘numpy_nullable’

应用于结果 DataFrame 的后端数据类型（仍处于实验阶段）。行为如下：

"numpy_nullable"：返回支持可空 dtype 的 DataFrame （默认）。
"pyarrow"：返回 pyarrow 支持的可空 ArrowDtype DataFrame。

在 2.0 版本加入.

Returns:

DataFrame

Examples

>>> df = pd.read_spss("spss_data.sav")  

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

如何运行和测试 Pandas 的代码？

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