一、文件读取
在Pandas的使用场景中，最多的是将表格型的数据读取为DataFrame对象。实现这一功能的函数有很多，最常用的是read_csv和read_table。
下表列出了pandas主要的读写函数：
| 函数 | 说明 |
| d_csv | 读取默认以逗号作为分隔符的文件 |
| read_table | 读取默认以制表符分隔的文件 |
| read_fwf | 从特定宽度格式的文件中读取数据（无分隔符） |
read_clipboard |
read_table的剪贴板版本 |
| read_excel | 从EXCEL的XLS或者XLSX文件中读取数据 |
| read_hdf | 读取用pandas存储的HDF5文件 |
| read_html | 从HTML文件中读取所有表格数据 |
| read_json | 从JSON字符串中读取数据 |
| read_msgpack | 读取MessagePack格式存储的任意对象 |
| read_pickle | 读取以Python Pickle格式存储的对象 |
| read_sas | 读取SAS系统中定制存储格式的数据集 |
| read_sql | 将SQL查询的结果读取出来 |
| read_stata | 读取stata格式的数据集 |
| read_feather | 读取Feather二进制格式 |
Pandas不但有这么多的读取函数，每个函数还有大量的可设置参数。比如read_csv到目前就有超过50个参数。这些函数和参数是如此的复杂，很难有人能够将它们全部记住，所以当你在读取文件时遇到了困难，请前往官方文档，那里的一些示例可能对你有帮助。
让我们来看看一些具体的例子，首先有这么一个文件：
# ex1.csv
a,b,c,d,message
1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo
可以使用read_csv方法读取它，默认第一行为列索引，自动生成了行索引：
In [14]: df = pd.read_csv('d:/ex1.csv')
In [15]: df
Out[15]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
也可以使用read_table函数，并指定分隔符为逗号：
In [17]: pd.read_table('d:/ex1.csv',sep=',')
Out[17]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
对于不包含表头行的文件，比如下面的ex2，要么使用默认列名，要么我们指定列名:
1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo
注意指定列名用的参数名是names，不是columns：
In [18]: pd.read_csv('d:/ex2.csv',header=None) # 使用默认列名
Out[18]:
0 1 2 3 4
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
In [19]: pd.read_csv('d:/ex2.csv', names=['a','b','c','d','message']) # 自定义
Out[19]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
如果你想将上面的message列当作DataFrame的行索引，可以将它传递给参数index_col:
# 注意其中的names依然必须包含message字符串，否则会弹出KeyError
In [20]: pd.read_csv('d:/ex2.csv', names=['a','b','c','d','message'],index_col='message')
Out[20]:
a b c d
message
hello 1 2 3 4
world 5 6 7 8
foo 9 10 11 12
如果想读取成分层索引，则需要为index_col参数传入一个包含列序号或列名的列表：
# csv_mindex.csv
key1,key2,value1,value2
one,a,1,2
one,b,3,4
one,c,5,6
one,d,7,8
two,a,9,10
two,b,11,12
two,c,13,14
two,d,15,16
分层索引类似多级索引，后面会介绍。
In [22]: df = pd.read_csv('d:/csv_mindex.csv', index_col=['key1','key2'])
In [23]: df
Out[23]:
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
对于一些更复杂，或者说更不规整的文件，比如分隔符不固定的情况，需要有更多的处理技巧，比如下面这个文件，以不同数量的空格分隔：
# ex3.txt
A B C
aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500
bbb 0.927272 0.302904 -0.032399
ccc -0.264273 -0.386314 -0.217601
ddd -0.871858 -0.348382 1.100491
这时候需要传入一个正则表达式作为分隔符参数：
In [25]: result = pd.read_table('d:/ex3.txt', sep='s+')
In [26]: result
Out[26]:
A B C
aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500
bbb 0.927272 0.302904 -0.032399
ccc -0.264273 -0.386314 -0.217601
ddd -0.871858 -0.348382 1.100491
上面的正则表达式是s+。并且由于列名比数据的列数少一个，系统自动推断第一列应当作为行索引。
大多数读取函数都带有很多帮助我们处理各种异常情况的参数，比如可以使用skiprows来跳过数据中的指定行.
原始数据：
# hey!
a,b,c,d,message
# just wanted to make things more difficult for you
# who reads CSV files with computers, anyway?
1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo
我们需要跳过无用的第1、3、4行废话：
In [27]: pd.read_csv('d:/ex4.csv', skiprows=[0,2,3])
Out[27]:
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
缺失值的处理是读取数据时非常重要的部分。通常情况下，缺失值要么不显示，直接空着，要么用一些标识值表示，比如NA或NULL。
看下面的数据，注意第三行的6和8之间有个空的：
something,a,b,c,d,message
one,1,2,3,4,NA
two,5,6,,8,world
three,9,10,11,12,foo
read_csv会将缺失值自动读成NaN：
In [30]: result = pd.read_csv('d:/ex5.csv')
In [31]: result
Out[31]:
something a b c d message
0 one 1 2 3.0 4 NaN
1 two 5 6 NaN 8 world
2 three 9 10 11.0 12 foo
In [32]: pd.isnull(result)
Out[32]:
something a b c d message
0 False False False False False True
1 False False False True False False
2 False False False False False False
我们可以额外指定na_values参数，将某些值也当作缺失值来看待，比如下面我们将3.0也当作缺失值对待：
In [40]: result = pd.read_csv('d:/ex5.csv',na_values=[3.0])
In [41]: result
Out[41]:
something a b c d message
0 one 1 2 NaN 4 NaN
1 two 5 6 NaN 8 world
2 three 9 10 11.0 12 foo
甚至可以对不同的列，指定不同的缺失值标识：
In [42]: f = {'message':['foo','NA'],'something':['two']}
In [43]: result = pd.read_csv('d:/ex5.csv',na_values=f)
In [44]: result
Out[44]:
something a b c d message
0 one 1 2 3.0 4 NaN
1 NaN 5 6 NaN 8 world
2 three 9 10 11.0 12 NaN
下表列出了read_csv和read_table函数的一些常用参数：
| 参数 | 说明 |
| path | 文件路径 |
| sep | 指定分隔符或正则表达式 |
| header | 用作列名的行号 |
| index_col | 用作行索引的列名或列号 |
| names | 结果的列名列表 |
| skiprows | 从起始处，需要跳过的行 |
| na_values | 需要用NaN替换的值 |
| comment | 在行结尾处分隔注释的字符 |
| parse_dates | 尝试将数据解析为datetime，默认是False |
keep_date_col |
如果连接列到解析日期上，保留被连接的列，默认False |
| converters | 包含列名称映射到函数的字典 |
| dayfirst | 解析非明确日期时，按国际格式处理 |
| date_parser | 用于解析日期的函数 |
| nrows | 从文件开头处读入的行数 |
| iterator | 返回一个TextParser对象，用于零散地读入文件 |
| chunksize | 用于迭代的块大小 |
| skip_footer | 忽略文件尾部的行数 |
| verbose | 打印各种解析器输出的信息 |
| encoding | 文本编码，比如UTF-8 |
| thousands | 定义千位分隔符，例如逗号或者圆点 |
二、分块读取
当我们处理大型文件的时候，读入文件的一个小片段或者按小块遍历文件是比较好的做法。
在这之前，我们最好先对Pandas的显示设置进行调整，使之更为紧凑：
In [45]: pd.options.display.max_rows = 10
这样，即使是大文件，最多也只会显式10行具体内容。
In [46]: result = pd.read_csv('d:/ex6.csv')
In [47]: result
Out[47]:
one two three four key
0 0.467976 -0.038649 -0.295344 -1.824726 L
1 -0.358893 1.404453 0.704965 -0.200638 B
2 -0.501840 0.659254 -0.421691 -0.057688 G
3 0.204886 1.074134 1.388361 -0.982404 R
4 0.354628 -0.133116 0.283763 -0.837063 Q
... ... ... ... ... ..
9995 2.311896 -0.417070 -1.409599 -0.515821 L
9996 -0.479893 -0.650419 0.745152 -0.646038 E
9997 0.523331 0.787112 0.486066 1.093156 K
9998 -0.362559 0.598894 -1.843201 0.887292 G
9999 -0.096376 -1.012999 -0.657431 -0.573315 0
[10000 rows x 5 columns]
或者使用nrows参数，指明从文件开头往下只读n行：
In [48]: result = pd.read_csv('d:/ex6.csv',nrows=5)
In [49]: result
Out[49]:
one two three four key
0 0.467976 -0.038649 -0.295344 -1.824726 L
1 -0.358893 1.404453 0.704965 -0.200638 B
2 -0.501840 0.659254 -0.421691 -0.057688 G
3 0.204886 1.074134 1.388361 -0.982404 R
4 0.354628 -0.133116 0.283763 -0.837063 Q
或者指定chunksize作为每一块的行数，分块读入文件：
In [50]: chunker = pd.read_csv('d:/ex6.csv', chunksize=1000)
In [51]: chunker
Out[51]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x2417d6cfb38>
上面的TextFileReader对象是一个可迭代对象。例如我们可以遍历它，并对‘key’列进行聚合获得计数值：
In [52]: total = pd.Series([])
In [53]: for piece in chunker:
...: total = total.add(piece['key'].value_counts(), fill_value=0)
...: total = total.sort_values(ascending=False)
In [54]: total
Out[54]:
E 368.0
X 364.0
L 346.0
O 343.0
Q 340.0
...
5 157.0
2 152.0
0 151.0
9 150.0
1 146.0
Length: 36, dtype: float64
In [55]: total[:10]
Out[55]:
E 368.0
X 364.0
L 346.0
O 343.0
Q 340.0
M 338.0
J 337.0
F 335.0
K 334.0
H 330.0
dtype: float64