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  • Pandas文件读取详解
    千次阅读
    2019-07-23 09:00:26

    针对不同格式的文件,pandas有不同的读取方式,这里就做一个简单总结。

    1. 对于以.csv结尾的文件

    分为以下几种情况:

    1. 通常情况下,文件中有列名,且以逗号分隔,直接读取
    pd.read_csv('data.csv')
    #或者
    pd.read_csv('data.csv',header = 0)
    
    1. 对于没有列名的,如需添加列名可用下面方式
    pd.read_csv('data.csv',sep = ',', names = [ ], index_col = '')
    
    1. 对于分隔符不是以逗号分隔的,可以修改sep(如以空格分隔的)
    pd.read_csv('data.csv', sep = '\s+')
    
    1. 如果想跳过文件中的几行,可以使用skiprows
    pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0, 2, 3])
    
    1. 如果指定读的行数,可以使用nrows
    pd.read_csv('data.csv', nrows = 2)
    
    1. 如果文件过大,需要分快读,可以使用chunksize
    chunker = pd.read_csv('data.csv', chunksize=100)
    chunker
    

    2. 对于以.txt结尾的文件

    TSV文件和CSV的文件的区别是:前者使用\t作为分隔符,后者使用,作为分隔符。

    pd.read_table('data.txt',sep = '\s+')
    

    3. 对于以.tsv结尾的文件

    使用pandas读取tsv文件的代码如下:

    train=pd.read_csv('test.tsv', sep='\t')
    

    如果已有表头,则可使用header参数:

    train=pd.read_csv('test.tsv', sep='\t', header=0)
    

    如果已有主键列:

    train=pd.read_csv('test.tsv', sep='\t', header=0, index_col='id')
    

    参考

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  • pandas文件读取和写入

    千次阅读 2020-12-17 11:24:57
    pandas文件读取 pandas文件写入


    预览图片:
    在这里插入图片描述
    下面将从文件的角度来记录文件的读写操作。(个人理解,请指正)

    通用流程

    1. 导入库 import pandas as pd
    2. 找到文件所在位置(绝对路径 = 全称)(相对路径 = 和程序在同一个文件夹中的路径的简称)
    3. 变量名 = pd.读写操作方法(文件路径,具体的筛选条件,……)

    pandas文件读取

    读.csv文件

    import pandas as pd
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv"
    data = pd.read_csv(data_path)
    print(data)
    

    原文件:
    在这里插入图片描述

    读取结果:

       col1 col2  col3    col4      col5
    0     2    a   1.4   apple  2020/1/1
    1     3    b   3.4  banana  2020/1/2
    2     6    c   2.5  orange  2020/1/5
    3     5    d   3.2   lemon  2020/1/7
    

    #解释:这里在确定文件位置时,用到了r" ",这样就不会发生程序上歧义了。
    显然直接读取之后,发现文件的第一列作为了表头,如果不希望这样,需要加限定条件:header = None

    import pandas as pd
    
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv"
    data = pd.read_csv(data_path, header=None)
    
    print(data)
    

    运行结果:

          0     1     2       3         4
    0  col1  col2  col3    col4      col5
    1     2     a   1.4   apple  2020/1/1
    2     3     b   3.4  banana  2020/1/2
    3     6     c   2.5  orange  2020/1/5
    4     5     d   3.2   lemon  2020/1/7
    

    如果我们想把某一列作为索引下标,则使用:
    index_col = [ 下标_列(作为下标的列) ]

    import pandas as pd
    
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv"
    data = pd.read_csv(data_path, index_col=["col2", "col4"])
    
    print(data)
    

    运行结果:

                 col1  col3      col5  --》作为表头的列
    col2 col4                        
    a    apple      2   1.4  2020/1/1
    b    banana     3   3.4  2020/1/2
    c    orange     6   2.5  2020/1/5
    d    lemon      5   3.2  2020/1/7
    【选出来作为下标的列】
    

    如果要单独文件中的某几列(而非全部信息),则使用:
    usecols = [ 使用(哪几)列 ]

    import pandas as pd
    
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv"
    data = pd.read_csv(data_path, usecols=["col2", "col4"])
    
    print(data)
    

    运行结果:

     		  col2    col4  表头元素
    0    		a   apple
    1    		b  banana
    2   		c  orange
    3  	 		d   lemon
    下标	     内容
    

    如果要把时间字符串变成真正的时间,则需要让时间字符串所在的列,提出来放入 parse_dates中: parse_dates=[时间字符串所在的列名]

    import pandas as pd
    
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv"
    data = pd.read_csv(data_path, parse_dates=["col5"])
    
    print(data)
    

    运行结果:

       col1 col2  col3    col4       col5
    0     2    a   1.4   apple 		2020-01-01
    1     3    b   3.4  banana 		2020-01-02
    2     6    c   2.5  orange 		2020-01-05
    3     5    d   3.2   lemon 		2020-01-07
    原本col5中时间字符串,通过这种操作,把它变成了时间。
    

    如果指定读取几行数据,则用 nrows=要读取的行数
    注意:这里指的是文件读取过程,而不是从已读取的文件中选择某几行。

    import pandas as pd
    
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv"
    data = pd.read_csv(data_path, nrows=2)
    
    print(data)
    

    运行结果:

       col1 col2  col3    col4      col5
    0     2    a   1.4   apple  2020/1/1
    1     3    b   3.4  banana  2020/1/2
    

    读.txt文件

    变量名 = pd.read_table(文件路径\文件名)

    import pandas as pd
    
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_table.txt"
    data = pd.read_table(data_path)
    
    print(data)
    

    原文件数据:
    在这里插入图片描述
    运行结果:

       col1 col2  col3             col4
    0     2    a   1.4   apple 2020/1/1
    1     3    b   3.4  banana 2020/1/2
    2     6    c   2.5  orange 2020/1/5
    3     5    d   3.2   lemon 2020/1/7
    

    如果要用read_csv()读取txt文件,需要进行分割符设置。

    # 不设置分割符
    data = pd.read_csv(data_path)
    print(data)
    运行结果:
           col1\tcol2\tcol3\tcol4
    0   2\ta\t1.4\tapple 2020/1/1
    1  3\tb\t3.4\tbanana 2020/1/2
    2  6\tc\t2.5\torange 2020/1/5
    3   5\td\t3.2\tlemon 2020/1/7
    

    设置分割符:sep = “分割条件”,常见的是空格分割:sep = "\t"
    sep = separate(分割)

    # 设置分隔符
    data = pd.read_csv(data_path, sep="\t")
    print(data)
    运行结果:
       col1 col2  col3             col4
    0     2    a   1.4   apple 2020/1/1
    1     3    b   3.4  banana 2020/1/2
    2     6    c   2.5  orange 2020/1/5
    3     5    d   3.2   lemon 2020/1/7
    

    特殊的分割方式,sep = “正则表达筛选条件”,此时需要设置,引擎方式(engine=“python”
    比如:
    在这里插入图片描述

    data = pd.read_table(data_path, sep="\|"*4, engine="python")
    print(data)
    运行结果:
      col1                 col2
    0   TS    This is an apple.
    1   GQ      My name is Bob.
    2   WT           Well done!
    3   PT      May I help you?
    

    如果不设置分割方式:

    data = pd.read_table(data_path, engine="python")
    print(data)
    运行结果:
                  col1 |||| col2
    0  TS |||| This is an apple.
    1    GQ |||| My name is Bob.
    2         WT |||| Well done!
    3    PT |||| May I help you?
    

    如果不设置引擎方式(保留分割方式)

    data = pd.read_table(data_path, sep="\|"*4)
    print(data)
    运行结果:
    ParserWarning:会有警告提示
    Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does not support regex separators (separators > 1 char and different from '\s+' are interpreted as regex); you can avoid this warning by specifying engine='python'.return read_csv(**locals())
      col1                 col2
    0   TS    This is an apple.
    1   GQ      My name is Bob.
    2   WT           Well done!
    3   PT      May I help you?
    

    如果以上两个都没有:

    data = pd.read_table(data_path)
    print(data)
    运行结果:
                  col1 |||| col2
    0  TS |||| This is an apple.
    1    GQ |||| My name is Bob.
    2         WT |||| Well done!
    3    PT |||| May I help you?
    

    需要加入某些限定条件进行筛选,类似于read_csv()方法限定条件设置。

    读.excel文件

    变量名 = pd.read_excel(文件路径\文件名)

    import pandas as pd
    
    data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_excel.xlsx"
    data = pd.read_excel(data_path)
    
    print(data)
    

    在这里插入图片描述
    运行结果:

       col1 col2  col3    col4      col5
    0     2    a   1.4   apple  2020/1/1
    1     3    b   3.4  banana  2020/1/2
    2     6    c   2.5  orange  2020/1/5
    3     5    d   3.2   lemon  2020/1/7
    

    文件读取限定条件,同上

    pandas文件写入

    写.csv文件

    变量名.to_csv(文件路径+文件名, index = 通常设置成False)

    import pandas as pd
    
    data_read_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv"
    data_write_path = r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv_saved.csv"
    
    data = pd.read_csv(data_read_path)
    data.to_csv(data_write_path, index=False) # 此时不能打开被写的文件
    
    

    data.to_csv(data_write_path, index=False)
    把data中的数据 ,写入到data_write_path 中,且设置去除索引操作。

    写.txt文件

    写txt文件使用的是:
    .to_csv()方法
    记得设置分割方式:sep

    data.to_csv('data/my_txt_saved.txt', sep='\t', index=False)
    

    写.excel文件

    data.to_excel('data/my_excel_saved.xlsx', index=False)
    

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    1. 先安装tabulate库
    2. 表格文件名.to_markdown() 或者 表格文件名…to_latex()
    展开全文
  • Pandas文件读取和存储

    千次阅读 2020-06-25 11:55:41
    # index:存储不会讲索引值变成一列数据 data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'], index=False) 三、HDF5 3.1 read_hdf与to_hdf HDF5文件读取和存储需要指定一个键,值为要存储的DataFrame pandas....


    我们的数据大部分存在于文件当中,所以pandas会支持复杂的IO操作,pandas的API支持众多的文件格式,如CSV、SQL、XLS、JSON、HDF5。
    在这里插入图片描述

    一、Excel

    1.1 read_excel

    • pandas.read_excel(filepath,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,usecols = None)
      • filepath:字符串,文件的路径对象。
    • sheet_name:None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。
    对应操作
    sheet_name=0第一张作为DataFrame
    sheet_name=1第二张作为DataFrame
    sheet_name=“Sheet1”第一张作DataFrame
    sheet_name=[0,1,‘Sheet5’]第1页,第2页和第5页作为DataFrames的字典。
    • header:指定作为列名的行,默认0,即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None。
    • names:默认为None,要使用的列名列表,如不包含标题行,应显示传递header=None。
    • usecols:int或list,默认为None。
      • 如果为None则解析所有列
      • 如果为int则表示要解析的最后一列
      • 如果为int列表则表示要解析的列号列表
      • 如果字符串则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表(例如“A:E”或“A,C,E:F”)。范围包括双方。
    #如果报xlrd错误就安装这个包  pip install xlrd
    data=pd.read_excel('data/2019.01.xlsx',sheetname='酒店订单')
    data.head()
    
                            订单号        入住日期        离店日期        房间数
    0    114311622368512    2019-02-01    2019-02-02    1
    1    114311066222592    2019-01-31    2019-02-01    1
    2    114311045054464    2019-01-31    2019-02-01    1
    3    114311030996992    2019-01-31    2019-02-01    1
    4    114310813687040    2019-01-31    2019-02-01    1
    

    1.2 to_excel

    • DataFrame.to_excel(file_path, sheet_name=‘Sheet1’, na_rep=’’, columns=None, header=True, index=True)

      • file_path :文件路径

      • sheet_name :sheet名,默认为"Sheet1"

      • columns :选择需要的列索引

      • header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值

      • index:是否写进行索引

    #由于有中文字符,需要安装xlsxwriter   pip install xlsxwriter
    data.to_excel('data/test.xlsx',engine='xlsxwriter',sheet_name='sheet2')
    

    二、CSV

    2.1 read_csv

    • pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =’,’ )
      • filepath_or_buffer:文件路径
      • usecols:指定读取的列名,列表形式

    读取之前的股票的数据

    # 读取文件,并且指定只获取'open', 'close'指标
    data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv", usecols=['open', 'close'])
    
                open    high    close
    2018-02-27    23.53    25.88    24.16
    2018-02-26    22.80    23.78    23.53
    2018-02-23    22.88    23.37    22.82
    2018-02-22    22.25    22.76    22.28
    2018-02-14    21.49    21.99    21.92
    

    2.2 to_csv

    • DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=’, ’, columns=None, header=True, index=True, mode=‘w’, encoding=None)
      • path_or_buf :文件路径
      • sep :分隔符,默认用","隔开
      • columns :选择需要的列索引
      • header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值
      • index:是否写进行索引
      • mode:‘w’:重写, ‘a’ 追加

    2.3 案例

    • 保存’open’列的数据
    # 选取10行数据保存,便于观察数据
    data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'])
    
    • 读取,查看结果
    pd.read_csv("./data/test.csv")
    
         Unnamed: 0    open
    0    2018-02-27    23.53
    1    2018-02-26    22.80
    2    2018-02-23    22.88
    3    2018-02-22    22.25
    4    2018-02-14    21.49
    5    2018-02-13    21.40
    6    2018-02-12    20.70
    7    2018-02-09    21.20
    8    2018-02-08    21.79
    9    2018-02-07    22.69
    

    会发现将索引存入到文件当中,变成单独的一列数据。如果需要删除,可以指定index参数,删除原来的文件,重新保存一次。

    # index:存储不会讲索引值变成一列数据
    data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'], index=False)
    

    三、HDF5

    3.1 read_hdf与to_hdf

    HDF5文件的读取和存储需要指定一个键,值为要存储的DataFrame

    • pandas.read_hdf(path_or_buf,key =None,** kwargs)

    • 从h5文件当中读取数据

      • path_or_buffer:文件路径
      • key:读取的键
      • return:Theselected object
    • DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, \kwargs)

    3.2 案例

    • 读取文件
    day_eps_ttm = pd.read_hdf("./data/stock_data/day/day_eps_ttm.h5")
    
    
    • 存储文件
    day_eps_ttm.to_hdf("./data/test.h5", key="day_eps_ttm")
    
    

    再次读取的时候, 需要指定键的名字

    new_eps = pd.read_hdf("./data/test.h5", key="day_eps_ttm")
    
    

    四、JSON

    JSON是我们常用的一种数据交换格式,前面在前后端的交互经常用到,也会在存储的时候选择这种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。

    4.1 read_json

    pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ=‘frame’, lines=False)
    在这里插入图片描述

    4.2 read_josn 案例

    • 读取

    orient指定存储的json格式,lines指定按照行去变成一个样本

    json_read = pd.read_json("./data/Sarcasm_Headlines_Dataset.json", orient="records", lines=True)
    
    

    结果为:
    在这里插入图片描述

    4.3 to_json

    • DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, lines=False)
      • 将Pandas 对象存储为json格式
      • path_or_buf=None:文件地址
      • orient:存储的json形式,{‘split’,’records’,’index’,’columns’,’values’}
      • lines:一个对象存储为一行

    4.4 案例

    • 存储文件
    json_read.to_json("./data/test.json", orient='records')
    
    

    结果

    [{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5","headline":"former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/roseanne-revival-review_us_5ab3a497e4b054d118e04365","headline":"the 'roseanne' revival catches up to our thorny political mood, for better and worse","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/local.theonion.com\/mom-starting-to-fear-son-s-web-series-closest-thing-she-1819576697","headline":"mom starting to fear son's web series closest thing she will have to grandchild","is_sarcastic":1},{"article_link":"https:\/\/politics.theonion.com\/boehner-just-wants-wife-to-listen-not-come-up-with-alt-1819574302","headline":"boehner just wants wife to listen, not come up with alternative debt-reduction ideas","is_sarcastic":1},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/jk-rowling-wishes-snape-happy-birthday_us_569117c4e4b0cad15e64fdcb","headline":"j.k. rowling wishes snape happy birthday in the most magical way","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/advancing-the-worlds-women_b_6810038.html","headline":"advancing the world's women","is_sarcastic":0},....]
    
    
    • 修改lines参数为True
    json_read.to_json("./data/test.json", orient='records', lines=True)
    
    

    结果

    {"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5","headline":"former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers","is_sarcastic":0}
    {"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/roseanne-revival-review_us_5ab3a497e4b054d118e04365","headline":"the 'roseanne' revival catches up to our thorny political mood, for better and worse","is_sarcastic":0}
    {"article_link":"https:\/\/local.theonion.com\/mom-starting-to-fear-son-s-web-series-closest-thing-she-1819576697","headline":"mom starting to fear son's web series closest thing she will have to grandchild","is_sarcastic":1}
    {"article_link":"https:\/\/politics.theonion.com\/boehner-just-wants-wife-to-listen-not-come-up-with-alt-1819574302","headline":"boehner just wants wife to listen, not come up with alternative debt-reduction ideas","is_sarcastic":1}
    {"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/jk-rowling-wishes-snape-happy-birthday_us_569117c4e4b0cad15e64fdcb","headline":"j.k. rowling wishes snape happy birthday in the most magical way","is_sarcastic":0}...
    

    五、拓展

    优先选择使用HDF5文件存储

    • HDF5在存储的时候支持压缩,使用的方式是blosc,这个是速度最快的也是pandas默认支持的
    • 使用压缩可以提磁盘利用率,节省空间
    • HDF5还是跨平台的,可以轻松迁移到hadoop 上面
    展开全文
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  • pandas 文件读取与配置

    2022-02-23 14:40:13
    pandas 文件读取与配置 安装pandas pip install pandas 运行jupyter jupyter notebook 查看pandas版本号 import pandas as pd pd.__version__ file_path=r"C:\Users\liangsh\Desktop\flaskdemo2\dash_jianshu\...

    pandas 文件读取与配置

    安装pandas

    pip install pandas
    

    运行jupyter

    jupyter notebook
    

    查看pandas版本号

    import pandas as pd
    pd.__version__
    
    file_path=r"C:\Users\liangsh\Desktop\flaskdemo2\dash_jianshu\indicators.csv"```
    
    ```python
    #使用pandas 读取CSV文件,指定字符集编码
    
    df = pd.read_csv(file_path,encoding="utf8")
    df.head(5)
    

    在这里插入图片描述

    #去除文件中未定义的首列内容,一般是由于生成文件时没有去除索引产生的
    df = pd.read_csv(file_path,encoding="utf8",index_col=0)
    df.head(5)
    

    在这里插入图片描述

    #显示指定的列,并忽略索引
    df = pd.read_csv(file_path,encoding="utf8",usecols=['Country Name','Year'], index_col=0)
    df.head(5)
    

    在这里插入图片描述

    #显示指定的列,不忽略索引
    df = pd.read_csv(file_path,encoding="utf8",usecols=['Country Name','Year','Value'])
    df.head(5)
    

    在这里插入图片描述

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    2020-07-09 13:05:11
    pandas读取HDF5文件
  • Pandas高效加载JSON文件

    2020-12-22 12:53:39
    说明 Python使用Pandas解析JSON的方法有...JSON文件内容 [ { "name": "Sam", "id": "20200227" }, { "name": "Bob", "id": "20200228" }, { "name": "Tim", "id": "20200229" } ] Python代码 import pan

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