import numpy as np
import pandas as pd

数据加载

首先,我们需要将收集的数据加载到内存中,才能进行进一步的操作。pandas提供了非常多的读取数据的函数,分别应用在各种数据源环境中,我们常用的函数为:

  • read_csv
  • read_table
  • read_sql

    q

1.1 加载csv数据

  • header 表标题,可以使用整形和或者整形列表来指定标题在哪一行,None是无标题,默认infer首行
  • sep 控制数据之间的分隔符号。read_csv方法,默认为逗号(,)
  • names 设置列标签(相当于df.columns)
  • index_col 可以指定有唯一标记的列来充当行标签
  • usecols 指定感兴趣的列
# 加载数据集, 返回DataFram类型
df = pd.read_csv('/home/geoffrey/文档/33.csv', header=0, sep=',', usecols=['v:0', 'Points:0', 'Points:1', 'Points:2'])
df.head(10)

.dataframe thead tr:only-child th {
text-align: right;
}

.dataframe thead th {
text-align: left;
} .dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
v:0 Points:0 Points:1 Points:2
0 2.57150 1.23150 -0.86263 -0.40724
1 2.08420 1.15670 -0.90047 -0.34635
2 1.27970 0.76719 -0.93330 -0.26176
3 0.71951 0.63454 -0.91585 -0.22918
4 1.63080 0.81560 -0.93992 -0.20332
5 3.36400 1.50590 -0.98745 -0.19570
6 2.27160 0.82635 -0.89883 -0.19312
7 2.64630 0.96451 -0.85991 -0.18457
8 0.91226 0.68853 -0.83424 -0.18203
9 4.55390 1.46730 -0.82822 -0.17043

1.2 加载数据库数据

pd.read_sql(sql语句, 连接对象)

import sqlite3

# 创建连接,创建数据库
con = sqlite3.connect('test.db')
# SQL语句
sql = 'create table person(id int primary key, name varchar(100))'
con.execute(sql) # 插入数据
sql = 'insert into person(name) values("Geoffrey")'
con.execute(sql)
con.commit() # 查看数据
sql = 'select * from person'
pd.read_sql(sql, con)

.dataframe thead tr:only-child th {
text-align: right;
}

.dataframe thead th {
text-align: left;
} .dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
id name
0 None Geoffrey

1.3 数据流处理

数据流.getvalue() # 注意,写入后指针在数据流的末尾,需要调整指针

from io import StringIO # 类文件对象(缓存区)

# 创建缓存区
sio = StringIO() # 向缓存区写入数据
df.to_csv(sio) # 读取数据
sio.getvalue()
',0,1,2\n0,1,2,3.0\n1,4,5,6.0\n2,7,8,\n'
# 调整指针到缓存区头部
sio.seek(0)
sio.read()
',0,1,2\n0,1,2,3.0\n1,4,5,6.0\n2,7,8,\n'

2. 写入数据

DataFrame与Series对象的to_csv方法:

该方法可以将数据写入:

  • 文件中
  • 数据流中
常用参数
  • sep 指定分隔符
  • header 是否写入标题行
  • na_rep 空值的表示
  • index 是否写入索引
  • index_label 索引字段的名称
  • columns 写入的字段
df = pd.DataFrame([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, np.nan] # 含有
])
df

.dataframe thead tr:only-child th {
text-align: right;
}

.dataframe thead th {
text-align: left;
} .dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
0 1 2
0 1 2 3.0
1 4 5 6.0
2 7 8 NaN
df.to_csv('test.csv', sep=',', header=True, index=True, na_rep='空', columns=[0, 2])
pd.read_csv('test.csv')

.dataframe thead tr:only-child th {
text-align: right;
}

.dataframe thead th {
text-align: left;
} .dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
Unnamed: 0 0 2
0 0 1 3.0
1 1 4 6.0
2 2 7

Pandas学习1 --- 数据载入的更多相关文章

  1. pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)

    pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 ...

  2. pandas学习(创建多层索引、数据重塑与轴向旋转)

    pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或 ...

  3. pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理)

    pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 de ...

  4. pandas学习(创建数据,基本操作)

    pandas学习(一) Pandas基本数据结构 Series类型数据 Dataframe类型 基本操作 Pandas基本数据结构 两种常用数据结构: Series 一维数组,与Numpy中的一维ar ...

  5. pandas学习(四)--数据的归一化

    欢迎加入python学习交流群 667279387 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据 ...

  6. Pandas学习(一)——数据的导入

    欢迎加入python学习交流群 667279387 学习笔记汇总 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学 ...

  7. 【转】Pandas学习笔记(二)选择数据

    Pandas学习笔记系列: Pandas学习笔记(一)基本介绍 Pandas学习笔记(二)选择数据 Pandas学习笔记(三)修改&添加值 Pandas学习笔记(四)处理丢失值 Pandas学 ...

  8. 吴裕雄--天生自然python学习笔记:pandas模块导入数据

    有时候,手工生成 Pandas 的 DataFrame 数据是件非常麻烦的事情,所以我们通 常会先把数据保存在 Excel 或数据库中,然后再把数据导入 Pandas . 另 一种情况是抓 取网页中成 ...

  9. 用scikit-learn和pandas学习线性回归

    对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习 ...

随机推荐

  1. C#获取当前主机硬件信息

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...

  2. centos7_ linux : Nginx安装手册

    一: nginx安装环境 1: oracle vm虚拟机+Centos7系统的yum环境的安装 配置本地yum库(用root用户操作) 创建挂载目录 mkdir /mnt/cdrom 查看挂载目录 l ...

  3. Confluence 6 管理插件和组件

    一个 组件(add-on)是与 Confluence 分开安装的功能,能够加强 Confluence 的功能和使用.插件(plugin)和 组件(add-on)这 2 个词通常是一起使用的. 一共有 ...

  4. selenium之实现多窗口切换到自己想要的窗口

    #coding=utf-8 from selenium import webdriver import time from selenium.webdriver.support import expe ...

  5. day05流程控制while循环 流程控制for循环

    1.什么是循环:循环就是重复做某事 2.为何要有循环:为了计算机能够具备人重复做某事的能力 3,.如何用循环: 1.结束while循环的两种方法:1.修改条件:等到下一次循环开始时判断,条件为假才会结 ...

  6. 【kafka】confluent_kafka重置offset

    之前写过两篇关于重置offset的博文,后来使用过程中都有问题. 经过各种尝试,终于找到了解决方案. 直接上代码: # coding=utf8 from confluent_kafka import ...

  7. cf965C 二分+推方程

    #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long ll n,k,M,D,anss; ll calc(ll ...

  8. 查看mysql 默认端口号和修改端口号

    1. 登录mysql mysql -u root -p //输入密码 2. 使用命令show global variables like 'port';查看端口号 mysql> show glo ...

  9. 用ffmpeg把视频编码格式转为h.264

    command: ffmpeg -i infile.mp4 -an -vcodec libx264 -crf 23 outfile.h264

  10. asp.net core 自定义404等友好错误页面

    Home控制器里: [Route("Home/Error/{statusCode}")] public IActionResult Error(int statusCode) { ...