使用Pandas加载数据

1.dataframe对象简述：

dataframe为pandas中一种有行列索引的二维数据结构，可以看成在普通二维结构上加上行列id标记

示例为创建一个2X3的dataframe：

 import sys
 import pandas as pd
 import numpy as np
 data = pd.DataFrame([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], columns=['y0','y1','y2'], index=['x0','x1'])
 print ("data:\n",data)

 '''
 data:
      y0  y1  y2
 x0   1   2   3
 x1   4   5   6
 '''

2.利用read函数读取数据到datafame：

pandas中的read函数可以从各种类型的文件中以及URL中读取数据到一个dataframe

示例为从一个txt文件中读取三个特征向量，表示长方体的长宽高：

 import sys
 import pandas as pd
 import numpy as np
 filepath = "D:\\Code\\PyCode"
 filename = "in.txt"
 column_names = ["length", "width", "high"]
 #sep="..."规定了分隔符
 data = pd.read_table(filepath +"\\"+ filename,sep=" ", names = column_names )
 print (data,"\n","data.shape:",data.shape)
 '''
    length  width  high
 0      10     10   100
 1      15     11   110
 2      22     12   120
  data.shape: (3, 3)
 '''

注意：读取文件到dataframe时，若是指定列的标记，即在read函数中加入names=...，则读取到的data列索引为names指定的id，若是没有这个参数，列索引为源文件的第一行数据

示例：

 import sys
 import pandas as pd
 import numpy as np
 filepath = "D:\\Code\\PyCode"
 filename = "in.txt"
 column_names = ["length", "width", "high"]
 #sep="..."规定了分隔符
 data = pd.read_table(filepath +"\\"+ filename,sep=",")
 #data = pd.read_table(filepath +"\\"+ filename,sep=",", names = column_names )
 print (data,"\n","data.shape:",data.shape)
 '''
    10  10.1  100
 0  15    11  110
 1  22    12  120
  data.shape: (2, 3)
 '''

3.对dataframe进行列切片：

对上面读取到的三行三列的data选取其第二列到第三列：

 data2 = data[column_names[1:3]]
 print (data2)
 print (data2.shape)
 '''
    length  width  high
 0      10     10   100
 1      15     11   110
 2      22     12   120
 (3, 3)
    width  high
 0     10   100
 1     11   110
 2     12   120
 (3, 2)
 '''
 data3 = data2[:n]#选取data2的前n行

4.pandas中读取文件的函数（截图来自《利用python进行数据分析》）：