pandas之读取文件

当使用 Pandas 做数据分析的时，需要读取事先准备好的数据集，这是做数据分析的第一步。Panda 提供了多种读取数据的方法：

read_csv() 用于读取文本文件
read_json() 用于读取 json 文件
read_sql_query() 读取 sql 语句的，

本节将对上述方法做详细介绍。

CSV文件读取

CSV 又称逗号分隔值文件，是一种简单的文件格式，以特定的结构来排列表格数据。 CSV 文件能够以纯文本形式存储表格数据，比如电子表格、数据库文件，并具有数据交换的通用格式。CSV 文件会在 Excel 文件中被打开，其行和列都定义了标准的数据格式。

将 CSV 中的数据转换为 DataFrame 对象是非常便捷的。和一般文件读写不一样，它不需要你做打开文件、读取文件、关闭文件等操作。相反，您只需要一行代码就可以完成上述所有步骤，并将数据存储在 DataFrame 中。

下面进行实例演示，首先您需要创建一组数据，并将其保存为 CSV 格式，数据如下：

Name,Hire Date,Salary,Leaves Remaining

John Idle,08/15/14,50000.00,10

Smith Gilliam,04/07/15,65000.00,6

Parker Chapman,02/21/14,45000.00,7

Jones Palin,10/14/13,70000.00,3

Terry Gilliam,07/22/14,48000.00,9

Michael Palin,06/28/13,66000.00,8

注意：将上述数据保存到.txt的文本文件中，然后将文件的扩展名后缀修改为 csv，即可完成 csv 文件的创建。

接下来，我们使用下列代码读写数据：

import pandas
#仅仅一行代码就完成了数据读取，但是注意文件路径不要写错
df = pandas.read_csv('C:/Users/Administrator/Desktop/hrd.csv')
print(df)

输出结果：

             Name Hire Date   Salary  Leaves Remaining

0       John Idle  08/15/14  50000.0                  10

1   Smith Gilliam  04/07/15  65000.0                   6

2  Parker Chapman  02/21/14  45000.0                   7

3     Jones Palin  10/14/13  70000.0                   3

4   Terry Gilliam  07/22/14  48000.0                   9

5   Michael Palin  06/28/13  66000.0                   8

在下一节会对 read_csv() 函数做详细讲解。

json读取文件

您可以通过下列方法来读取一个 json 文件，如下所示：

import pandas as pd
data = pd.read_json('C:/Users/Administrator/Desktop/hrd.json')
print(data)

输出结果：

             Name Hire Date   Salary  Leaves Remaining

0       John Idle  08/15/14  50000.0                  10

1   Smith Gilliam  04/07/15  65000.0                   6

2  Parker Chapman  02/21/14  45000.0                   7

3     Jones Palin  10/14/13  70000.0                   3

4   Terry Gilliam  07/22/14  48000.0                   9

5   Michael Palin  06/28/13  66000.0                   8

SQL数据库读取

如果想要从 SQL 数据库读取数据，首先您应该使用 Python 和数据库建立连接，然后将查询语句传递给 read_sql_query() 方法，下面做简单地演示：

1) 安装pysqlite3模块

pip install pysqlite3

2) 建立数据连接

import sqlite3

con = sqlite3.connect("database.db")

3) 数据库读取数据

在 SQLite 数据库中创建一张信息表，您可以随意添加一些信息，最后使用下列方法读取数据即可：

#con参数指定操作数据库的引擎，可以指定，也可默认

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM information",con)  
---------------------------------------------------------------
在《Python Pandas读取文件》中，我们讲解了多种用 Pandas 读写文件的方法。本节我们讲解如何应用这些方法 。

我们知道，文件的读写操作属于计算机的 IO 操作，Pandas IO 操作提供了一些读取器函数，比如 pd.read_csv()、pd.read_json 等，它们都返回一个 Pandas 对象。

在 Pandas 中用于读取文本的函数有两个，分别是： read_csv() 和 read_table() ，它们能够自动地将表格数据转换为 DataFrame 对象。其中 read_csv 的语法格式，如下：

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',names=None, index_col=None, usecols=None)

下面，新建一个 txt 文件，并添加以下数据：

ID,Name,Age,City,Salary

1,Jack,28,Beijing,22000

2,Lida,32,Shanghai,19000

3,John,43,Shenzhen,12000

4,Helen,38,Hengshui,3500

将 txt 文件另存为 person.csv 文件格式，直接修改文件扩展名即可。接下来，对此文件进行操作。

read_csv()

read_csv() 表示从 CSV 文件中读取数据，并创建 DataFrame 对象。

import pandas as pd
#需要注意文件的路径
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv")
print (df)

输出结果：

   ID   Name  Age      City  Salary

0   1   Jack   28   Beijing   22000

1   2   Lida   32  Shanghai   19000

2   3   John   43  Shenzhen   12000

3   4  Helen   38  Hengshui    3500

1) 自定义索引

在 CSV 文件中指定了一个列，然后使用index_col可以实现自定义索引。

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",index_col=['ID'])
print(df)

输出结果：

     Name  Age      City  Salary

ID

1    Jack   28   Beijing   22000

2    Lida   32  Shanghai   19000

3    John   43  Shenzhen   12000

4   Helen   38  Hengshui    3500

2) 查看每一列的dtype

import pandas as pd
#转换salary为float类型
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",dtype={'Salary':np.float64})
print(df.dtypes)

输出结果：

ID          int64

Name       object

Age         int64

City       object

Salary    float64

dtype: object

注意：默认情况下，Salary 列的 dtype 是 int 类型，但结果显示其为 float 类型，因为我们已经在上述代码中做了类型转换。

3) 更改文件标头名

使用 names 参数可以指定头文件的名称。

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",names=['a','b','c','d','e'])
print(df)

输出结果：

    a      b    c         d       e

0  ID   Name  Age      City  Salary

1   1   Jack   28   Beijing   22000

2   2   Lida   32  Shanghai   19000

3   3   John   43  Shenzhen   12000

4   4  Helen   38  Hengshui    3500

注意：文件标头名是附加的自定义名称，但是您会发现，原来的标头名（列标签名）并没有被删除，此时您可以使用header参数来删除它。

通过传递标头所在行号实现删除，如下所示：

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",names=['a','b','c','d','e'],header=0)
print(df)

输出结果：

   a      b   c         d      e

0  1   Jack  28   Beijing  22000

1  2   Lida  32  Shanghai  19000

2  3   John  43  Shenzhen  12000

3  4  Helen  38  Hengshui   3500

假如原标头名并没有定义在第一行，您也可以传递相应的行号来删除它。

4) 跳过指定的行数

skiprows参数表示跳过指定的行数。

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",skiprows=2)
print(df)

输出结果：

   2   Lida  32  Shanghai  19000

0  3   John  43  Shenzhen  12000

1  4  Helen  38  Hengshui   3500

注意：包含标头所在行。

to_csv()

Pandas 提供的 to_csv() 函数用于将 DataFrame 转换为 CSV 数据。如果想要把 CSV 数据写入文件，只需向函数传递一个文件对象即可。否则，CSV 数据将以字符串格式返回。

下面看一组简单的示例：

import pandas as pd
data = {'Name': ['Smith', 'Parker'], 'ID': [101, 102], 'Language': ['Python', 'JavaScript']}
info = pd.DataFrame(data)
print('DataFrame Values:\n', info)
#转换为csv数据
csv_data = info.to_csv()
print('\nCSV String Values:\n', csv_data)

输出结果：

DataFrame:

      Name   ID    Language

0   Smith  101      Python

1  Parker  102  JavaScript

csv数据:

,Name,ID,Language

0,Smith,101,Python

1,Parker,102,JavaScript

指定 CSV 文件输出时的分隔符，并将其保存在 pandas.csv 文件中，代码如下：

纯文本复制

import pandas as pd
#注意：pd.NaT表示null缺失数据
data = {'Name': ['Smith', 'Parker'], 'ID': [101, pd.NaT], 'Language': ['Python', 'JavaScript']}
info = pd.DataFrame(data)
csv_data = info.to_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/pandas.csv",sep='|')