|
|
|
Python Pandas读取文件 |
116 次浏览 |
4次 |
|
|
|
当使用 Pandas 做数据分析的时，需要读取事先准备好的数据集，这是做数据分析的第一步。Panda 提供了多种读取数据的方法：
- read_csv() 用于读取文本文件
- read_json() 用于读取 json 文件
- read_sql_query() 读取 sql 语句的，
本节将对上述方法做详细介绍。
CSV文件读取
CSV 又称逗号分隔值文件，是一种简单的文件格式，以特定的结构来排列表格数据。 CSV 文件能够以纯文本形式存储表格数据，比如电子表格、数据库文件，并具有数据交换的通用格式。CSV 文件会在 Excel 文件中被打开，其行和列都定义了标准的数据格式。
将 CSV 中的数据转换为 DataFrame 对象是非常便捷的。和一般文件读写不一样，它不需要你做打开文件、读取文件、关闭文件等操作。相反，您只需要一行代码就可以完成上述所有步骤，并将数据存储在 DataFrame 中。
下面进行实例演示，首先您需要创建一组数据，并将其保存为 CSV 格式，数据如下：
Name,Hire Date,Salary,Leaves Remaining
John Idle,08/15/14,50000.00,10
Smith Gilliam,04/07/15,65000.00,6
Parker Chapman,02/21/14,45000.00,7
Jones Palin,10/14/13,70000.00,3
Terry Gilliam,07/22/14,48000.00,9
Michael Palin,06/28/13,66000.00,8 |
注意：将上述数据保存到 .txt 的文本文件中，然后将文件的扩展名后缀修改为 csv，即可完成 csv 文件的创建。
接下来，我们使用下列代码读写数据：
1. import pandas
2.
3. df = pandas.read_csv('C:/Users/Administrator/Desktop/hrd.csv')
4. print(df) |
输出结果：
Name Hire Date Salary Leaves Remaining
0 John Idle 08/15/14 50000.0 10
1 Smith Gilliam 04/07/15 65000.0 6
2 Parker Chapman 02/21/14 45000.0 7
3 Jones Palin 10/14/13 70000.0 3
4 Terry Gilliam 07/22/14 48000.0 9
5 Michael Palin 06/28/13 66000.0 8 |
在下一节会对 read_csv() 函数做详细讲解。
json读取文件
您可以通过下列方法来读取一个 json 文件，如下所示：
1. import pandas as pd
2. data = pd.read_json('C:/Users/Administrator/Desktop/hrd.json')
3. print(data) |
输出结果：
Name Hire Date Salary Leaves Remaining
0 John Idle 08/15/14 50000.0 10
1 Smith Gilliam 04/07/15 65000.0 6
2 Parker Chapman 02/21/14 45000.0 7
3 Jones Palin 10/14/13 70000.0 3
4 Terry Gilliam 07/22/14 48000.0 9
5 Michael Palin 06/28/13 66000.0 8 |
SQL数据库读取
如果想要从 SQL 数据库读取数据，首先您应该使用 Python 和数据库建立连接，然后将查询语句传递给 read_sql_query() 方法，下面做简单地演示：
1) 安装pysqlite3模块
2) 建立数据连接
import sqlite3
con = sqlite3.connect("database.db") |
3) 数据库读取数据
在 SQLite 数据库中创建一张信息表，您可以随意添加一些信息，最后使用下列方法读取数据即可：
#con参数指定操作数据库的引擎，可以指定，也可默认
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM information",con) |
|
116 次浏览 |
4次 |
|
|
|
|
