Pandas学习(一)——数据的导入
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本文所有的环境:python :3.5 pandas:0.19.2 numpy:1.12.1,sqlalchemy 1.1.9 如果你的环境和这样不一样可能会有 细微差别。
pandas支持的数据格式
pandas作为一个强大的数据处理包,支持比较多的数据处理格式,下面是一些常见格式数据的读取方法,更多请参考:链接
函数 | 描述 |
---|---|
read_table(filepath_or_buffer[, sep, …]) | 读取普通分隔的数据 |
read_csv(filepath_or_buffer[, sep, …]) | 读取csv格式的数据 |
read_excel(io[, sheetname, header, …]) | 读取excel格式的数据 |
read_json([path_or_buf, orient, typ, dtype, …]) | 读取json格式的数据 |
read_html(io[, match, flavor, header, …]) | 读取html格式的 数据 |
read_sql(sql, con[, index_col, …]) | 读取数据库中的数据 |
前面两个一般用的比较多。
常见格式读取示例
read_table举例
example.csv是一个用逗号隔开的数据格式。所以可以用read_table读取,需要指定间隔符为逗号。
import pandas as pd
data_csv = pd.read_table('example.csv',sep=',')
print("data_csv:")
print(data_csv)
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
但是有时隔符是不定个数的空格,这时可以用正则表达式。
import pandas as pd
data_txt = pd.read_table('example.txt',sep='\s+')
print("data_txt:")
print(data_txt)
此处由于数据中列名比数据列少1,read_table会推断第一行为列名。
A B C
aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500
bbb 0.927272 0.302904 -0.032399
ccc -0.264273 -0.386314 -0.217601
ddd -0.871858 -0.348382 1.100491
read_csv举例
import pandas as pd
data_csv2 = pd.read_csv('example.csv')
print("data_csv2:")
print(data_csv2)
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
read_exel示例
import pandas as pd
data_xlsx = pd.read_excel('example.xlsx')
print("data_xlsx:")
print(data_xlsx)
默认是读取第一个 sheet表格的,如果要制定读取sheet表格则需要指定 sheetname参数
data_xlsx2 = pd.read_excel('example.xlsx',sheetname="Sheet2")
print("data_xlsx2:")
print(data_xlsx2)
a b c d message
0 11 12 13 4 hello
1 15 16 17 18 world
2 19 20 21 12 foo
更多参数可以参考官方手册
read_json示例
data_json = pd.read_json('example.json')
print(data_json)
直接打开json文件的内容如下:
[{"a": 1, "b": 2, "c": 3},
{"a": 4, "b": 5, "c": 6},
{"a": 7, "b": 8, "c": 9}]
读取后 输出的格式如下
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
read_sql、read_sql_table和read_sql_query示例
import pymysql
import pandas as pd
con = pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",password="password",db="world")
data_sql=pd.read_sql("select * from city limit 10",con)
print(data_sql)
数据库用的是mysql,数据是里面自带的测试数据。
ID Name CountryCode District Population
0 1 Kabul AFG Kabol 1780000
1 2 Qandahar AFG Qandahar 237500
2 3 Herat AFG Herat 186800
3 4 Mazar-e-Sharif AFG Balkh 127800
4 5 Amsterdam NLD Noord-Holland 731200
在使用read_sql_table和read_sql_query时需要使用sqlalchemy对数据库进行连接。这里仍然使用mysql为例,其他数据库的链接方式有细微差别。
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
con = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/world')
data_sql2 = pd.read_sql_table("city", con)
print(data_sql2)
data_sql3 = pd.read_sql_query("select * from city limit 5", con)
print(data_sql3)
read_html示例
能够读取带有table标签的网页中的表格。
import pandas as pd
data = pd.DataFrame()
url_list = ['http://www.espn.com/nba/salaries/_/seasontype/4']
for i in range(2, 13):
url = 'http://www.espn.com/nba/salaries/_/page/%s/seasontype/4' % i
url_list.append(url)
for url in url_list:
data = data.append(pd.read_html(url), ignore_index=True)
data = data[[x.startswith('$') for x in data[3]]]
data.to_csv('NAB_salaries.csv',header=['RK','NAME','TEAM','SALARY'], index=False)
获取的数据详情请见pandas学习(三)–NAB球员薪资分析
本文示例代码和文件下载地址:链接
提取密码:l5wo
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