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读入读出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。
读写文本格式的数据
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，如下表所示：
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| 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, |
| read_table | 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据，默认的分隔符为制表符" " |
| read_fwf | 读取定宽列格式数据 -- 木有分隔符的 |
| read_clipboard | 读取剪贴板中的数据，可以看做read_table的剪贴板。将网页转换为表格时很有用 |
for example:
In[]: import pandas as pd
In[]: df = pd.read_csv('ex1.csv') # ''内写入文件所在的详细目录
In[]: df = pd.read_table('ex1.csv', sep = ',') # 或者使用table并指定分隔符
# 当你要读入的文件没有标题行时：
In[]: df = pd.read_csv('ex2.csv', header = None) # 让pandas为其分配默认的列名
In[]: df = pd.read_csv('ex2.csv', names = ['a','b','c','d','message']) # 自己定义标题行
In [8]: names = ['a','b','c','d','message']
# 让其中的某列作为列索引
In [9]: pd.read_csv('ex2.csv', names = names, index_col = 'message')
Out[9]:
a b c d
message
hello 1 2 3 4
world 5 6 7 8
foo 9 10 11 12
In[]: pd.read_csv('ex4.csv', skiprows = [0, 2, 3]) # 略过第0,2,3行不读取
# 用一个字典为各列指定不同的NA标记值
In[]: patterns = {'message':['foo', 'NA'], 'something':['two']}
In[]: pd.read_csv('ex5.csv', na_values=patterns)
read_csv/read_table函数的参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| path | 表示文件系统位置、URL、文件型对象的字符串 |
| sep/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。如果没有header行就应该设置为None |
| index_col | 用作行索引的列编号或列名，可以是单个名称/数字或由多个名称/数字组成的列表 |
| names | 用于结果的列名列表，结合header = None |
| skiprows | 需要忽略的行数 |
| na_values | 一组用于替换NA的值 |
| comment | 用于将注释信息从行尾拆分出去的字符 |
| parse_dates | 尝试将数据解析为日期 |
| nrows | 需要读取的行数 |
| skip_footer | 需要忽略的行数 |
逐块读取文本文件
In[]: pd.read_csv('ex6.csv', nrows=5)
将数据写出到文本
In[]: data = pd.read_csv('ex5.csv')
In[]: data.to_csv('out.csv') # 将data中的数据写出到当前目录中的out.csv中
In[]: data.to_csv(sys.stdout, sep='|') # 打印到屏幕
In[]: data.to_csv(sys.stdout, na_rep='NULL') # 空字符处显示为NULL
In[]: data.to_csv(sys.stdout, index=False, header=False) # 禁用行和列的标签
In[]: data.to_csv(sys.stdout, index=False, cols=['a', 'b', 'c']) # 按照指定的顺序显示列
# Series中的to_csv方法
In [39]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods = 7)
In [40]: dates
Out[40]:
DatetimeIndex(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03', '2000-01-04', '2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [45]: ts = Series(np.arange(7), index = dates)
In [46]: ts
Out[46]:
2000-01-01 0
2000-01-02 1
2000-01-03 2
2000-01-04 3
2000-01-05 4
2000-01-06 5
2000-01-07 6
Freq: D, dtype: int64
In [47]: ts.to_csv('tseries.csv')
In [48]: cat tseries.csv
2000-01-01,0
2000-01-02,1
2000-01-03,2
2000-01-04,3
2000-01-05,4
2000-01-06,5
2000-01-07,6
In[]: Series.from_csv('tseries.csv',parse_dates = False) # 从文件中读入到Series
手工处理分隔符
In [50]: cat ex7.csv
"a","b","c"
"1","2","3"
"1","2","3","4"
In [51]: import csv
In [52]: f = open('ex7.csv')
In [53]: reader = csv.reader(f)
In [54]: for line in reader:
...: print line
...:
['a', 'b', 'c']
['1', '2', '3']
['1', '2', '3', '4']
# 可以对数据做一些处理
In[]: lines = list(csv.reader(open('ex7.csv')))
In[]: header, values = lines[0], lines[1:]
In[]: data_dict = {h:v for h,v in zip(header, zip(*values))}
- CSV语支选项
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| delimiter | 用于分割字段的单字符字符串，默认为',' |
| lineterminator | 用于写操作的行结束符，默认为' '。读操作将忽略此选项 |
| quotechar | 用于带有特殊字符的字段的引用符号，默认为'"' |
JSON数据
JSON(JavaScript Object Notation)已经成为通过HTTP请求在Web浏览器和其他应用程序之间发送数据的标准格式之一。
import json
In [65]: obj = """{"name":"Wes", "places_lived":["United States", "Spain", "Germany"], "pet":nu
...: ll, "siblings":[{"name":"Scott","age":25,"pet":"Zuko"},{"name":"Katy","age":33,"pet":"
...: Cisco"}]}"""
In [68]: res = json.loads(obj) # 将JSON字符串转换为Python形式
In [69]: res
Out[69]:
{u'name': u'Wes',
u'pet': None,
u'places_lived': [u'United States', u'Spain', u'Germany'],
u'siblings': [{u'age': 25, u'name': u'Scott', u'pet': u'Zuko'},
{u'age': 33, u'name': u'Katy', u'pet': u'Cisco'}]}
# 将Python转换为json
In [71]: asjson = json.dumps(res)
In [72]: asjson
Out[72]: '{"pet": null, "siblings": [{"pet": "Zuko", "age": 25, "name": "Scott"}, {"pet": "Cisco", "age": 33, "name": "Katy"}], "name": "Wes", "places_lived": ["United States", "Spain", "Germany"]}'
In[]: data = DataFrame(res['siblings'], columns=['name', 'age'])
In [75]: data
Out[75]:
name age
0 Scott 25
1 Katy 33
使用HTML和Web API
import requests
In[]: url = 'http://www.baidu.com'
In[]: resp = requests.get(url)
In[]: import json
In[]: data = json.loads(resp.text) # Response对象的text属性含有GET请求的内容，大多返回JSON对象，加载到Python对象中
In[]: data.keys()
使用数据库
In[]: import sqlite3
In[]: query = """create table test(a varchar(20), b varchar(20), c real, d integer);"""
In[]: con = sqlite3.connect(':memory:') # 连接数据库
In[]: con.execute(query)
In[]: con.commit()
In[]: data = [('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6), ('Tall', 'Flor', 2.6, 3), ('Saca', 'Calif', 1.7, 5)]
In[]: stmt = "insert into test values(?, ?, ?, ?)"
In[]: con.execute(stmt, data)
In[]: con.commit()
In[]: datas = con.execute('select * from test')
In[]: lines = datas.fetchall() # 从表中读取数据，将返回一个元祖列表
In[]: datas.description # 获得列名
In[]: DataFrame(rows, columns=zip(*datas.description)[0])
In[]: import pandas.io.sql as sql
In[]: sql.read_frame('select * from test', con) # 传入sql语句和连接对象