数据加载、存储与文件格式
读写文本格式的数据
pandas中的文本和二进制数据的加载函数：
- read_csv：从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据，默认分隔符为逗号
- read_fwf：读取特定宽度列格式的数据（无分隔符）
- read_clipboard：读取剪贴板中的数据，可以看作read_table的剪贴板版，在将网页转换为表格时很有用
- read_excel：从Excel XLS或XLSX文件中读取表格数据
- read_hdf：读取pandas存储的HDF5文件
- read_html：读取HTML文档中的所有表格
- read_json：读取JSON字符串、文件、URL或文件型对象中的数据
- read_feather：读取Feather二进制文件格式
- read_orc：读取Apache ORC二进制文件格式
- read_parquet：读取Apache Parquet二进制文件格式
- read_pickle：读取pandas使用Python pickle格式存储的对象
- read_sas：读取存储于SAS系统的自定义存储格式的SAS数据集
- read_spss：读取SPSS创建的数据文件
- read_sql：读取SQL查询的结果（使用SQLAlchemy）
- read_sql_table：读取整个SQL表（使用SQLAlchemy），等价于使用read_sql读取表中的所有数据
- read_stata：读取Stata文件格式的数据集
- read_xml：读取XML文件中的数据表格
首先我们来看一个小型的逗号分隔值(CSV)文本文件：
- 文件内容如下图：
[图片上传失败...(image-75f7fd-1745280165549)]
df = pd.read_csv("001.csv")
# a b c d message
# 0 1 2 3 4 hello
# 1 5 6 7 8 world
# 2 9 10 11 12 foo
# 忽略表头
df1 = pd.read_csv("001.csv",header=None)
# 0 1 2 3 4
# 0 a b c d message
# 1 1 2 3 4 hello
# 2 5 6 7 8 world
# 3 9 10 11 12 foo
# 指定列名
df2 = pd.read_csv("001.csv",names=["aa","bb","cc","dd","ee"])
# aa bb cc dd ee
# 0 a b c d message
# 1 1 2 3 4 hello
# 2 5 6 7 8 world
# 3 9 10 11 12 foo
# 假如你想用message列来作为返回的DataFrame的索引，既可以指明索引为4的列，也可以使用index_col参数指明使用"message"
names=["a","b","c","d","message"]
df3 = pd.read_csv("001.csv",names=names,index_col="message")
# a b c d
# message
# message a b c d
# hello 1 2 3 4
# world 5 6 7 8
# foo 9 10 11 12
如果希望将多列做成层次化索引（将在8.1节中介绍），只需传入由列编号或列名组成的列表即可：
[图片上传失败...(image-c0ea-1745280165550)]
parsed = pd.read_csv("002.csv",index_col=["key1","key2"])
# value1 value2
# key1 key2
# one a 1 2
# b 3 4
# c 5 6
# d 7 8
# two a 9 10
# b 11 12
# c 13 14
# d 15 16
在某些情况下，有些表格使用的可能不是固定的分隔符，而是用空白符或其他方式分隔字段：
[图片上传失败...(image-e223c5-1745280165550)]
# 可以传入一个正则表达式作为pandas.read_csv的分隔符。正则表达式可以是\s+，于是有
result = pd.read_csv("003.txt",sep="\s+") # 由于列名的数量比数据的行数少一个，所以pandas.read_csv推断第一列作为DataFrame的索引。
# A B C
# aaa -2.644380e-01 -1.026059e+00 -6.193000e-01
# bbb 9.323230e-01 2.342340e-01 2.323434e+07
# ccc 1.111111e+07 2.222222e+07 3.333333e+07
# ddd 4.444444e+07 5.555556e+07 6.666667e+07
# skiprows跳过文件的第一行、第三行和第四行
pd.read_csv("001.csv",skiprows=[0,2,3])
# 设置缺失值的默认值。 默认为 NaN或NULL
result=pd.read_csv("001.csv",na_values=["null"])
# pandas.read_csv有多种默认的NA标记值，可以用选项keep_default_na使其失效
result2 = pd.read_csv("001.csv",keep_default_na=False,na_values=["NA"])
# 对于字典中的各列，可以指定不同的缺失值标识
sentinels = {"message":["foo","NA"],"something":["two"]}
pd.read_csv("001.csv",na_values=sentinels,keep_default_na=False)
pandas.read_csv的部分函数参数：
- path：表示文件系统位置、URL、文件型对象的字符串
- sep或delimiter：用于对行中各字段进行拆分的字符序列或正则表达式
- header：用作列名的行号。默认为0（第一行），如果没有表头则为None
- index_col：用作结果中行索引的列编号或列名。可以是单个名称或数字，也可以是名称或数字组成的列表，用于层次化索引
- names：用于结果的列名列表
- skiprows：从文件开始处算起，需要忽略的行数或需要跳过的行数列表（从0开始）
- na_values：一组用于替换NA的值序列。将其添加到默认列表，如果keep_default_na=False，则不添加
- keep_default_na：是否使用默认的NA值列表（默认为True）
- comment：用于在行尾分隔注释的字符（一个或多个）
- parse_dates：尝试将数据解析为datetime，默认为False。如果为True，则尝试解析所有列。此外，还可以指定需要解析的一组列号或列名的列表。如果列表的元素为列表或元组，就会将多个列组合到一起再进行日期解析（例如，日期或时间分别位于两列中）
- keep_date_col：如果连接多列来解析日期，则保留已连接的列。默认为False
- converters：由列号或列名与函数之间的映射关系组成的字典（例如，[foo”：f}会对foo列的所有值应用函数f）
- dayfirst：当解析有歧义的日期时，将其按国际格式处理（例如，7/6/2012处理为June7，2012）。默认为False
- date_parser：用于解析日期的函数
- nrows：从文件开始处算起，需要读取的行数（不包括表头）
- iterator：返回一个TextFileReader，用于逐块读取文件。该对象还可以用于with语句
- chunksize：用于送代的文件块的大小
- skip footer：文件末尾处需要忽略的行数
- verbose：打印各种解析器输出信息，比如文件转换每个阶段的用时和内存使用信息
- encoding：用于unicodc的文本编码格式。例如，“utf-8”表示用UTF-8编码的文本
- squeeze：如果数据经解析后仅含一列，则返回Scrics
- thousands：千分位分隔符，如“，”或“，”，默认没有分隔符
- decimal：小数点分隔符，如“，”或“.”，默认是“.”
- engine：用于解析和转换CSV文件的引|擎，可以是“c”“python”“pyarrow”其中之一。默认引l擎是“c”，但“pyarrow”对某些文件的转换速度更快。“python”稍慢，但支持另外两种引擎没有的功能
逐块读取文本文件
# 在查看大文件之前，我们先设置pandas，使显示更加紧凑
pd.options.display.max_rows=10 # 显示最开始5条和最后5条数据，中间……
result = pd.read_csv("xxx.csv")
# 只读取几行
pd.read_csv("xxx.csv",nrows=5)
# pandas.read_csv所返回的TextFileReader对象可以根据chunksize对文件进行逐块迭代。比如说，我们可以迭代处理ex6.csv，连接"key"列中的值
# TextFileReader还有一个get_chunk方法，用于读取任意大小的数据块。
chunker = pd.read_csv("001.csv", chunksize=1000)
tot=pd.Series([],dtype='int64')
for piece in chunker:
tot = tot.add(piece["key"].value_counts(),fill_value=0)
tot = tot.sort_values(ascending=False)
将数据写入文本格式
# DataFrame的to_csv方法，可以将数据导出到逗号分隔的文件中
data = pd.read_csv("001.csv")
data.to_csv("001_copy.csv")
# 指定分隔符
data.to_csv(sys.stdout,sep="|")
# 缺失值设置
data.to_csv(sys.stdout,na_rep="NULL")
# 禁用行和列标签
data.to_csv(sys.stdout,index=False,header=False)
# 只输出列的一部分，并以指定的顺序排
data.to_csv(sys.stdout,index=False,columns=["a","b","c"])
JSON数据
import json
obj = """
{ "name":"wes",
"cities_lives:["Akron","Nashville","New York","San Francisco"],
"pet":null,
"siblings":[{"name":"Scott","age":34,"hobbies":["guitars","soccer"]},
{"name":"Katie","age":42,"hobbies":["diving","art"]}]
}
"""
result = json.loads(obj) # json.loads即可将JSON字符串转换成Python形式
# 将json对象转为json字符串
asjson = json.dumps(result)
siblings = pd.DataFrame(result["siblings"],columns=["name","age"])
# name age
# 0 Scott 34
# 1 Katie 42
读取json文件：
[图片上传失败...(image-1861a9-1745280165550)]
data = pd.read_json("005.json")
# a b c
# 0 1 2 3
# 1 4 5 6
# 2 7 8 9
# 将数据从pandas输出到JSON，可以对Series和DataFrame使用to_json方法
data.to_json()
XML和HTML：网络抓取
Python有许多可以读写常见的HTML和XML格式数据的库，包括lxml、Beautiful Soup和html5lib。lxml的速度相对较快，但其他的库处理有误的HTML或XML文件更好。
pandas有一个内置函数pandas.read_html，可以使用所有这些解析库自动将HTML文件中的表格解析为DataFrame对象。
二进制数据格式
使用Python内置的pickle模块，能便捷地将数据存储（或序列化）为二进制格式。所有pandas对象都有一个to_pickle方法，可以将数据以pickle格式保存到磁盘上：
frame = pd.read_csv("001.csv")
frame.to_pickle("005")
# pickle文件只对Python是可读的.
# 通过内置的pickle可以直接读取序列化数据，或者使用更为便捷的pandas.read_pickle
pd.read_pickle("005")
读取Microsoft Excel文件
使用pandas.ExcelFile类或pandas.read_excel函数，pandas还支持读取存储于Excel 2003（以及更高版本）文件中的表格型数据。在这些工具内部，它们分别使用附加组件包xlrd和openpyxl读取旧格式的XLS文件和新格式的XLSX文件
# 安装两个包
pip install openpyxl xlrd
# 要使用pandas.ExcelFile，传入xls或xlsx文件的路径
xlsx = pd.ExcelFile("006.xlsx")
# 列表的形式展示文件中的工作表名称
xlsx.sheet_names
# parse将工作表中的数据读取到DataFrame中
xlsx.parse(sheet_name="Sheet1")
# 参数index_col指定索引列
xlsx.parse(sheet_name="Sheet1",index_col=0)
# 如果要从文件读取多张工作表，这样一次性创建pandas.ExcelFile比较快，另外也可以将文件名传给pandas.read_exce
frame = pd.read_excel("006.xlsx",sheet_name="Sheet1")
# pandas数据写入Excel格式
writer = pd.ExcelWriter("007.xlsx")
frame.to_excel(writer,"Sheet1")
writer.save()
# 如果不想使用ExcelWriter，可以将文件路径直接传递给to_excel
frame.to_excel("007.xlsx")
使用HDF5格式
HDF5是一种备受好评的文件格式，用于存储大规模科学数组数据。它以C标准库的形式存在，并带有许多其他语言的接口，包括Java、Julia、MATLAB和Python等。HDF5中的“HDF”指的是层次型数据格式(hierarchical data format)。每个HDF5文件能够存储多个数据集并支持元数据。与更简单的格式相比，HDF5支持多种压缩模式的即时压缩，还能更高效地存储重复模式数据。对于那些大到无法放入内存的数据集，HDF5是不错的选择，因为它可以高效读写大型数组中的一小部分。
# 安装pytables包（注意，在PyPI中，PyTables的包名是“tables”。所以，用pip安装的话，命令是pip install tables。）
conda install pytables
# 虽然可以用PyTables或h5py库直接访问HDF5文件，但是pandas提供了更为高级的接口，可以简化存储Series和DataFrame对象。
# HDFStore类可以像字典一样处理底层细节
frame = pd.DataFrame({"a":np.random.standard_normal(100)})
store = pd.HDFStore("006.h5")
store["obj1"]=frame
store["obj1_col"]=frame["a"]
# HDFStore支持两种存储模式："fixed"和"table"（"fixed"是默认模式）。后者通常更慢，但支持使用特殊语法进行查询操作
store.put("obj2",frame,format="table")
store.select("obj2",where=["index>=10 and index<=15"])
# put是store["obj2"]=frame方法的显示版本，允许我们设置其他的选项，比如存储格式。
# pandas.read_hdf函数可以快捷使用这些工具
frame.to_hdf("007.h5","obj3",format="table")
pd.read_hdf("007.h5","obj3",where=["index<5"])
# 删除HDF5文件
import os
os.remove("007.h5")
如果你要处理的数据位于远程服务器，比如Amazon S3或HDFS，使用专门为分布式存储（比如Apache Parquet）设计的二进制格式也许更加合适。
如果需要在本地处理海量数据，建议读者好好研究一下PyTables和h5py，看看它们是否满足你的需求。由于大量数据分析问题都是IO密集型（而不是CPU密集型）问题，利用HDF5这样的工具能显著提升应用程序的效率。
HDF5不是数据库。它最适合用作“一次写多次读”的数据集。虽然数据可以在任何时候被添加到文件中，但如果同时发生多个写操作，文件就可能会受到破坏。
与Web API交互
# 通过pip或conda安装requests包
pip install requests
import requests
# 获取GitHub上关于pandas的30个最新问题
url = "https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues"
resp = requests.get(url)
# 每次使用requests.get之后，最好都调用raise_for_status检查HTTP的错误
resp.raise_for_status()
# 解析为json
data = resp.json()
# 将data传递给pandas.DataFrame，并提取感兴趣的字段
issues = pd.DataFrame(data,columns=["number","title","labels","state"])
与数据库交互
pip install sqlalchemy
import sqlalchemy as sqla
db = sqla.create_engine("sqlite://mydata.sqlite")
pd.read_sql("select * from test",db)
