Pandas 基础(3)

这一节想总结一下 生成 Dataframe 的几种方式:

1. CSV
2. Excel
3. python dictionary
4. List of tuples
5. List of dictionary

下面分别一一介绍具体的实现方式:

• 通过 csv 文件
  这里补充一个知识点, 就是如果要读取的文件不在 jupyter 所在的文件夹, 则可以通过绝对路径的方式引入.

df = pd.read_csv("/Users/rachel/Downloads/weather.csv")

• 通过 Excel 文件
  这里的第二个参数是必填项, 因为要指明具体读取 excel 表中的哪个 sheet.

df = pd.read_excel("/Users/rachel/Downloads/weather.xlsx", "weather")

还有一个小坑, 就是在初次运行的时候有可能会提示错误, 根据错误提示, 大概可以了解到, 要读取 excel 文件, 还需要一个 xlrd 的包, 在终端运行下面命令就好了

pip3 install xlrd

• 通过 python dictionary (为了方便大家日后可以更好地理解英文文档, 这里的一些专业名词, 我就都不翻译了)

weather_data = {
    'day': ['1/1/2017','1/2/2017','1/3/2017'],
    'temperature': [32,35,28],
    'windspeed': [6,7,2],
    'event': ['Rain', 'Sunny', 'Snow']
}
df = pd.DataFrame(weather_data)

• 通过 List of tuples

weather_data = [
    ('1/1/2017',32,6,'Rain'),
    ('1/2/2017',35,7,'Sunny'),
    ('1/3/2017',28,2,'Snow')
]
df = pd.DataFrame(data=weather_data, columns=['day','temperature','windspeed','event'])

上面例子中, weather_data 的数据结构是一个 list(特点是中括号), list 中的每一个元素就是一个 tuple, 由于原数据没有指明列名, 所以在创建 dataframe 的时候, 需要指明列名.

• 通过 List of dictionary, 从名字就可以读出来下面的数据结构是一个 list, list 中的每个元素又是一个 dictionary.

weather_data = [
    {'day': '1/1/2017', 'temperature': 32, 'windspeed': 6, 'event': 'Rain'},
    {'day': '1/2/2017', 'temperature': 35, 'windspeed': 7, 'event': 'Sunny'},
    {'day': '1/3/2017', 'temperature': 28, 'windspeed': 2, 'event': 'Snow'},
    
]
df = pd.DataFrame(data=weather_data, columns=['day','temperature','windspeed','event'])

上面简要介绍了 5 中生成 dataframe 的方式, 其实 Pandas 还支持很多种文件格式的输入输出, 具体可以参考下官方文档 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/io.html

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