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  • 比方我有下图一系列的txt文件,我该如何把它们写入一个txt文件中并且读取为DataFrame格式呢?首先我们要用到glob模块,这个python内置的模块可以说是非常的好用。glob.glob('*.txt')得到如下结果:all.txt是我最后...

    我们有时候会批量处理同一个文件夹下的文件,并且希望读取到一个文件里面便于我们计算操作。比方我有下图一系列的txt文件,我该如何把它们写入一个txt文件中并且读取为DataFrame格式呢?

    84421da9310fdb4601aab11a4cf4ade6.png

    首先我们要用到glob模块,这个python内置的模块可以说是非常的好用。

    glob.glob('*.txt')

    得到如下结果:

    325756daafae8e9b0c9343a11632f4b4.png

    all.txt是我最后得到的结果文件。可以见返回的是一个包含txt文件名称的列表,当然如果你的文件夹下面只有txt文件,那么你用os.listdir()可以得到一个一样的列表

    然后读取的时候只要注意txt文件的编码格式(可以用notepad++打开记事本查看)和间隔符的形式就好了,完整的代码如下:

    import os

    import pandas

    import codecs

    import glob

    import pandas as pd

    os.getcwd()

    os.chdir('D:\AAAASXQ\python study\data preprocessing')

    def txtcombine():

    files = glob.glob('*.txt')

    all = codecs.open('all.txt','a')

    for filename in flist:

    print(filename)

    fopen=codecs.open(filename,'r',encoding='utf-8')

    lines=[]

    lines=fopen.readlines()

    fopen.close()

    i=0

    for line in lines:

    for x in line:

    all.write(x)

    #读取为DataFrame格式

    all1 = pd.read_csv('all.txt',sep=' ',encoding='GB2312')

    #保存为csv格式

    all1.to_csv('all.csv',encoding='GB2312')

    if __name__ == '__main__':

    txtcombine()

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  • DataFrame可以根据结构化的数据文件、hive表、外部数据库或者已经存在的RDD构造。 1.结构化的数据文件 val sc: SparkContext // An existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext...

    Dataframe的三种构造方式


    DataFrame可以根据结构化的数据文件、hive表、外部数据库或者已经存在的RDD构造。

    1.结构化的数据文件

    val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
    
    val df = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
    
    // Displays the content of the DataFrame to stdout
    df.show()
    

    Hive表

    // sc is an existing SparkContext.
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
    
    sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
    sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
    
    // Queries are expressed in HiveQL
    sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)
    

    JDBC

    sqlContext.load("jdbc", Map("url" -> "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?user=your_user&password=your_password", "dbtable" -> "your_table"))
    
    

    RDD

    val rowRDD = peopleRDD
      .map(_.split(","))
      .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim))
     
    // Apply the schema to the RDD
    val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
    
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  • 类似的问题是,是否可以从文件中列出的JSON对象构造熊猫数据帧。 最佳答案: 熊猫多索引由一个元组列表组成。因此,最自然的方法是重新调整输入dict的形状,使其键是与所需的多索引值相对应的元组。然后,您只需使用...

    假设我有一个嵌套字典“user-dict”,其结构为:

    级别1:用户ID(长整型)

    2级:类别(字符串)

    三级:分类属性(浮点数、整数等)

    例如,此字典的条目为:user_dict[12] = {

    "Category 1": {"att_1": 1,

    "att_2": "whatever"},

    "Category 2": {"att_1": 23,

    "att_2": "another"}}

    “user-dict”中的每个项都具有相同的结构,“user-dict”包含大量项,我希望将这些项馈送到熊猫数据帧,并根据属性构造序列。在这种情况下,一个层次索引将是有用的。

    具体来说,我的问题是是否存在一种方法来帮助数据框架构造函数理解系列应该根据字典中“级别3”的值构建?

    如果我尝试以下方法:

    df = pandas.DataFrame(users_summary)

    “级别1”(用户ID)中的项目被视为列,这与我想要实现的相反(将用户ID作为索引)。

    我知道我可以在迭代字典条目之后构造这个系列,但是如果有更直接的方法,这将非常有用。类似的问题是,是否可以从文件中列出的JSON对象构造熊猫数据帧。

    最佳答案:

    熊猫多索引由一个元组列表组成。因此,最自然的方法是重新调整输入dict的形状,使其键是与所需的多索引值相对应的元组。然后,您只需使用pd.DataFrame.from_dict构建数据帧,使用选项orient='index':user_dict = {12: {'Category 1': {'att_1': 1, 'att_2': 'whatever'},

    'Category 2': {'att_1': 23, 'att_2': 'another'}},

    15: {'Category 1': {'att_1': 10, 'att_2': 'foo'},

    'Category 2': {'att_1': 30, 'att_2': 'bar'}}}

    pd.DataFrame.from_dict({(i,j): user_dict[i][j]

    for i in user_dict.keys()

    for j in user_dict[i].keys()},

    orient='index')

    att_1 att_2

    12 Category 1 1 whatever

    Category 2 23 another

    15 Category 1 10 foo

    Category 2 30 bar

    另一种方法是通过连接组件数据帧来构建数据帧:

    user_ids = []

    frames = []

    for user_id, d in user_dict.iteritems():

    user_ids.append(user_id)

    frames.append(pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index'))

    pd.concat(frames, keys=user_ids)

    att_1 att_2

    12 Category 1 1 whatever

    Category 2 23 another

    15 Category 1 10 foo

    Category 2 30 bar

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  • 文章目录 前言 结构化文件读取 字典读取 保存dataframe 前言 pandas用来读取数据十分之方便和快速,可以提高你的效率,虽然numpy也有一些读取数据的api,但是通常我们还是使用pandas来读取,numpy来运算。...

    前言

    pandas用来读取数据十分之方便和快速,可以提高你的效率,虽然numpy也有一些读取数据的api,但是通常我们还是使用pandas来读取,numpy来运算。所以掌握pandas如何读取非常重要。

    import pandas as pd
    

    结构化文件读取

    这种一般我们只需要注意两个问题,

    1. 我们的文件有没有列名(或者叫做属性名)
    2. 我们的文件列之间的分隔符是什么。

    比如下述文件1.没有列名2.分割符是空白即sep=" ",(注意,空白符容易和sep="\t"混淆,因为眼睛看起来都是空白)。

    1.58 2.32 -5.8 0
    0.67 1.58 -4.78 0
    1.04 1.01 -3.63 0
    -1.49 2.18 -3.39 0
    -0.41 1.21 -4.73 0
    

    比如下述文件1.有列名2.分割符是空白sep=" "

    j k l m
    1.58 2.32 -5.8 0
    0.67 1.58 -4.78 0
    1.04 1.01 -3.63 0
    -1.49 2.18 -3.39 0
    -0.41 1.21 -4.73 0
    
    

    比如下述文件1.有列名2.分割符为经典的逗号分隔符即sep=","

    j,k,l,m
    1.58,2.32,-5.8,0
    

    对于这3个不同的文件,我们的读取方法如下:

    #数据1
    data=pd.read_csv("data/pr4.txt",sep=" ",names=["a","b","c","d"])
    

    读取结果
    在这里插入图片描述

    #数据2
    data=pd.read_csv("data/pr4.txt",sep=" ")
    

    读取结果
    在这里插入图片描述

    #数据3
    data=pd.read_csv("data/pr4.txt",sep=" ")
    

    字典读取

    dict1={"name":["liu","yang"],"age":["four","nine"]}
    data=pd.DataFrame.from_dict(dict1,orient="columns")
    data
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    保存dataframe

    data.to_csv(file_path,index=False)
    

    其中index=False是指不要将dataframe的index写入文件,默认是会写的,而且列名会自动取为unamed。

    展开全文
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空空如也

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文件文件构造dataframe