6.2 Binary Data Formats (二进制数据格式)
实现数据的高效二进制格式存储最简单的办法之一是使用Python内置的pickle序列化。pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘上的to_pickle方法：
frame=pd.read_csv(basic_address + 'ex1.csv')
frame
Out[349]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
你可以通过pickle直接读取被pickle化的数据，或是使用更为方便的pandas.read_pickle：
In [90]: pd.read_pickle('examples/frame_pickle')
Out[90]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
注意：pickle只推荐用于短期存储。因为这种格式无法保证长期稳定；比如今天pickled的一个文件，可能在库文件更新后无法读取。
pandas内置支持两个二进制数据格式：HDF5和MessagePack。下一节，我会给出几个HDF5的例子，但我建议你尝试下不同的文件格式，看看它们的速度以及是否适合你的分析工作。pandas或NumPy数据的其它存储格式有：
- bcolz：一种可压缩的列存储二进制格式，基于Blosc压缩库。
- Feather：我与R语言社区的Hadley Wickham设计的一种跨语言的列存储文件格式。Feather使用了Apache Arrow的列式内存格式。
1 Using HDF5 Format
HDF5格式是用来存储大量的科学数组数据的。这种格式还能用于其他一些语言。其中HDF表示hierarchical data format。每一个HDF5格式能存储 多个数据集，并支持metadata。
元数据(meta data)——“data about data” 关于数据的数据，一般是结构化数据（如存储在数据库里的数据，规定了字段的长度、类型等）。元数据是指从信息资源中抽取出来的用于说明其特征、内容的结构化的数据(如题名,版本、出版数据、相关说明,包括检索点等)，用于组织、描述、检索、保存、管理信息和知识资源。
HDF5 支持多种压缩模式的on-the-fly compression（即时压缩），能让数据中一些重复的部分存储地更有效。HDF5对于处理大数据集是一个很好的选择，因为他不会把所有数据一次性读取到内存里，我们可以从很大的数组中有效率地读取一小部分。
能用PyTables或h5py来访问HDF5数据，pandas也有提供一个high-level的交互界面。HDFStore类像dict一样能用来处理low-level细节：
frame = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(100)})
store = pd.HDFStore(basic_address + 'mydata.h5')
frame.head()
Out[359]:
a
0 0.249467
1 0.941035
2 -0.234888
3 1.558333
4 0.917696
HDF5中的object能用像dict一样的API来提取：
store['obj1']
Out[367]:
a
0 0.249467
1 0.941035
2 -0.234888
3 1.558333
4 0.917696
.. ...
95 0.940475
96 -0.442066
97 -0.421799
98 -1.357791
99 -1.123226
[100 rows x 1 columns]
HDFStore支持两种存储架构，fixed和table。后者通常更慢一些，但支持查询操作：
store.put('obj2', frame, format='table')
store.select('obj2',where=['index >= 10 and index < 15'])
Out[369]:
a
10 0.671290
11 0.015502
12 -0.687449
13 -1.117944
14 0.991097
put是存储的另一种写法，类似于之前的store['obj2'] = frame，但这种协防能让我们设置存储格式。
pandas.read_hdf函数也很方便：
In [101]: frame.to_hdf('mydata.h5', 'obj3', format='table')
In [102]: pd.read_hdf('mydata.h5', 'obj3', where=['index < 5'])
Out[102]:
a
0 -0.204708
1 0.478943
2 -0.519439
3 -0.555730
4 1.965781
笔记：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）的二进制格式也许更加合适。Python的Parquet和其它存储格式还在不断的发展之中，所以这本书中没有涉及。
如果是在本地处理很大数据量的话，推荐尝试PyTables和h5py看是否符合你的要求。因为很多数据分析问题都受限于I/O，所以用HDF5这样的工具能加快应用。
注意：HDF5不是数据库（database）。它最适合一次写入，多次读取的数据库。尽管数据可以在任何时间多次写入一个文件，如果多个使用者同时写入的话，文件会被破坏。
2 读取Microsoft Excel文件
pandas的ExcelFile类或pandas.read_excel函数支持读取存储在Excel 2003（或更高版本）中的表格型数据。这两个工具分别使用扩展包xlrd和openpyxl读取XLS和XLSX文件。你可以用pip或conda安装它们。
要使用ExcelFile，通过传递xls或xlsx路径创建一个实例：
xlsx = pd.ExcelFile(basic_address + 'ex1.xlsx')
存储在表单中的数据可以read_excel读取到DataFrame（原书这里写的是用parse解析，但代码中用的是read_excel，是个笔误：只换了代码，没有改文字）：
pd.read_excel(xlsx,'Sheet1')
Out[379]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
如果要读取一个文件中的多个sheet，用ExcelFile会更快。但让，你也能把文件名直接传递给pandas.read_excel:
frame = pd.read_excel(basic_address + 'ex1.xlsx', 'Sheet1')
frame
Out[381]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
如果要把pandas数据写为Excel格式，你必须先创建一个ExcelWrite，然后用to_excel方法：
writer = pd.ExcelWriter(basic_address + 'ex2.xlsx')
frame.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()
#~如果不适用ExcelWriter的话，可以直接传给to_excel一个path：
frame.to_excel(basic_address + "ex2.xlsx")
6.3 Interacting with Web APIs (网络相关的API交互)
很多网站都有公开的API，通过JSON等格式提供数据流。有很多方法可以访问这些API，这里推荐一个易用的requests包。
找到github里pandas最新的30个issues，制作一个GET HTTP request, 通过使用requests包：
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
url = 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues'
resp = requests.get(url)
resp
Out[391]: <Response [200]>
response的json方法能返回一个dict，包含可以解析为python object的JSON：
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
url = 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues'
resp = requests.get(url)
resp
Out[391]: <Response [200]>
data = resp.json()
data[0]['title']
Out[392]: 'BUG: make dense ranks results scale to 100 percent (#20731)' #就是这个数据，不是错误
data中的每一个元素都是一个dict，这个dict就是在github上找到的issue页面上的信息。我们可以把data传给DataFrame并提取感兴趣的部分：
issues = pd.DataFrame(data, columns=['number', 'title',
'labels', 'state'])
issues
issues = pd.DataFrame(data, columns=['number', 'title',
'labels', 'state'])
issues
Out[394]:
number title \
0 21203 BUG: make dense ranks results scale to 100 per...
1 21201 #21128 DOC: Add documentation for freq='infer'...
2 21200 ``groupby`` followed by ``pct_change`` does no...
3 21199 ENH: 'to_sql()' add param 'method' to control ...
4 21198 BUG: Fix inconsistency between the shape prope...
.. ... ...
25 21163 Cleanup clipboard tests
26 21160 ENH: Integer NA Extension Array
27 21158 json_normalize gives KeyError in 0.23
28 21157 Rolling correlation for DataFrame with MultiIn...
29 21152 datetime.date no longer coerced to datetime64 ...
labels state
0 [] open
1 [] open
2 [] open
3 [] open
4 [] open
.. ... ...
25 [{'id': 211029535, 'url': 'https://api.github.... open
26 [{'id': 31404521, 'url': 'https://api.github.c... open
27 [{'id': 49379259, 'url': 'https://api.github.c... open
28 [{'id': 71268330, 'url': 'https://api.github.c... open
29 [{'id': 47223669, 'url': 'https://api.github.c... open
[30 rows x 4 columns]
通过一些体力活，我们可以构建一些高层级的界面，让web API直接返回DataFrame格式，以便于分析。
6.4 数据库交互
如果在工作中，大部分数据并不会以text或excel的格式存储。最广泛使用的是SQL-based的关系型数据库（SQL Server，PostgreSQL，MySQL）。选择数据库通常取决于性能，数据整合性，实际应用的可扩展性。
读取SQL到DataFrame非常直观，pandas中有一些函数能简化这个过程。举个例子，这里创建一个SQLite数据库，通过使用python内建的sqlite3 driver：
import sqlite3
import pandas as pd
query = """
CREATE TABLE test
(a VARCHAR(20), b VARCHAR(20),
c REAL, d INTEGER
);"""
con = sqlite3.connect(basic_address + 'mydata.sqlite')
con.execute(query)
Out[399]: <sqlite3.Cursor at 0x2018ad78e30>
然后我们插入几行数据：
data = [('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]
stmt = "INSERT INTO test VALUES(?, ?, ?, ?)"
con.executemany(stmt,data)
Out[403]: <sqlite3.Cursor at 0x2018a0c0260>
con.commit()
大部分python的SQL驱动(PyODBC, psycopg2, MySQLdb, pymssql, 等)返回a list of tuple，当从一个表格选择数据的时候：
cursor = con.execute('select * from test')
rows = cursor.fetchall()
rows
Out[408]:
[('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]
我们可以把list of tuples传递给DataFrame，但是我们也需要column names,包含cursor的description属性：
cursor = con.execute('select * from test')
rows = cursor.fetchall()
rows
Out[408]:
[('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]
你可以将这个元组列表传给DataFrame构造器，但还需要列名（包含cursor的description属性 ）：
cursor.description
Out[409]:
(('a', None, None, None, None, None, None),
('b', None, None, None, None, None, None),
('c', None, None, None, None, None, None),
('d', None, None, None, None, None, None))
pd.DataFrame(rows, columns=[x[0] for x in cursor.description])
Out[410]:
a b c d
0 Atlanta Georgia 1.25 6
1 Tallahassee Florida 2.60 3
2 Sacramento California 1.70 5
这种数据规整操作相当多，你肯定不想每查一次数据库就重写一次。SQLAlchemy项目是一个流行的Python SQL工具，它抽象出了SQL数据库中的许多常见差异。pandas有一个read_sql函数，可以让你轻松的从SQLAlchemy连接读取数据。这里，我们用SQLAlchemy连接SQLite数据库，并从之前创建的表读取数据：
import sqlalchemy as sqla
db = sqla.create_engine('sqlite:///'+basic_address+'mydata.sqlite')
pd.read_sql ('select * from test',db)
Out[413]:
a b c d
0 Atlanta Georgia 1.25 6
1 Tallahassee Florida 2.60 3
2 Sacramento California 1.70 5
6.5 总结
访问数据通常是数据分析的第一步。在本章中，我们已经学了一些有用的工具。在接下来的章节中，我们将深入研究数据规整、数据可视化、时间序列分析和其它主题。
