《利用python进行数据分析》读书笔记--第六章 数据加载、存储与文件格式

时间:2021-11-10 00:42:04

输入输出一般分为下面几类: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。

1、读写文本格式的数据

自己感觉读写文件有时候“需要运气”,经常需要手工调整。因为其简单的文件交互语法、直观的数据结构,以及诸如元组打包解包之类的便利功能,Python在文本和文件处理方面已经成为一门招人喜欢的语言。pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。见下表:

《利用python进行数据分析》读书笔记--第六章 数据加载、存储与文件格式

下面大致介绍一下这些函数在文本数据转换为DataFrame时的一些技术。可以分为一下几类:

  • 索引:将一个或者多个列当作返回的DataFrame处理,以及是否从文件、用户获取列名。
  • 类型推断和数据转换:包括用户定义值的转换、缺失值标记列表等。
  • 日期解析:包括组合功能,比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列。
  • 迭代:支持对大文件进行逐块迭代。
  • 不规整数据问题:跳过一些行、页脚、注释或者其他不要的东西

pandas读取文件会自动推断数据类型,不用指定。

read_csv为例

用names重新规定列名,用index_col指定索引,也可以将多个列组合作为层次化索引。可以编写正则表达式规定分隔符。用skiprows跳过某些行。pandas会用NA、-1.#IND、NULL等进行标记。用na_values用来不同的NA标记值。下面是read_csv/read_table参数:

《利用python进行数据分析》读书笔记--第六章 数据加载、存储与文件格式

《利用python进行数据分析》读书笔记--第六章 数据加载、存储与文件格式

逐块读取文本文件

处理很大的文件时,或找出大文件中的参数集以便于后续处理时,可能只想读取一部分或者逐块对文件进行迭代。nrows指定读取多少行。要逐块读取文件,需要设置chunksize(行数)。

将数据写出到文本格式

用to_csv方法写出到csv文件中。参数sep标明分隔符。na_rep标明空白字符串的代替值。index header标明是否写出行列标签,默认是写出。用cols限制并以指定顺序写出某些列。

Series也有to_csv方法。用一些整理工作(无header行,第一列作索引)就能用read_csv读取为Series,当然还有一个更方便的from_csv,Series.from_csv。

手工处理分隔符格式

有些奇葩文件需要进行处理以后再读。Python内置的csv模块可以读取任何单字符分隔符文件。将打开的文件传递给csv.reader。csv文件的形式有很多,只需定义csv.Dialect的一个子类即可定义新格式(如专门的分隔符、字符串引用约定、行结束符等):

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas.io.data as web
import csv

f
= open('ex6.csv')
reader
= csv.reader(f)
for line in reader:
print line
lines
= list(csv.reader(open('ex7.csv')))
header,values
= lines[0],lines[1:]
print header
print values
#下面的 * 应该是取出值的意思
data_dict = {h:v for h,v in zip(header,zip(*values))}
print data_dict
class my_dialect(csv.Dialect):
lineterminator
= '\n'
delimiter
= ';'
quotechar
= '"'

reader
= csv.reader(f,dialect=my_dialect)
#csv语支的参数也可以用参数的形式给出
reader = csv.reader(f,delimiter = '|')

《利用python进行数据分析》读书笔记--第六章 数据加载、存储与文件格式

对于那些使用复杂分隔符或多字符分隔符的文件,csv文件就无能为力了。这种情况下用split或者re.split进行拆分合整理工作。要手工输出分隔符文件,可以使用csv.writer。它接受一个已打开且可写的文件对象以及跟cav.reader相同的那些语支和格式化选项。

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas.io.data as web
import csv

with open(
'mydata.csv','w') as f:
writer
= csv.writer(f,lineterminator = '\n')
writer.writerow((
'one','two','three'))
writer.writerow((
'1','2','3'))

JSON数据

除空值null和一些其他的细微差别(如列表末尾不允许存在多余的逗号)之外,JSON非常接近有效Python代码。基本数据类型有对象(字典)、数组(列表)、字符串、数值、布尔值以及NULL。对象中所有的键都必须是字符串(非常重要)。用json模块,json.loads可以将字符串转换成Python形式,即可以将对象读取为python字典。

相反的,json.dumps可以将python对象转换为json格式。

XML和HTML:Web信息收集

lxml可以读取xml和html格式数据并处理。这部分用到的时候再研究。

2、二进制数据文件

实现数据的二进制格式最简单的方法之一是使用Python内置的pickle序列化。为了使用方便,pandas对象都有一个用于将数据以pickle形式保存到磁盘上的save方法。

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas.io.data as web
import csv

frame
= pd.read_csv('ex1.csv')
print frame
frame.save(
'frame_pickle') #存储为二进制文件
ok = pd.load('frame_pickle') #load函数
#
ok1 = pd.read_table('frame_pickle') #不能用read_table函数
#
print ok1
print ok

pickle,作者建议用作短期存储,因为会遇到解析版本问题。

使用HDF5格式

很多工具都能实现高效读写磁盘上以二进制格式存储的科学数据。HDF5就是一个流行工业级库,是一个C库,有Java、Python、MATLAB等多种接口。这部分暂时不看。

读取Excel数据

支持excel2003及更高版本的excel文件。用pandas中的ExcelFile类即可,需要安装xlrd和openpyxl包。

#-*- encoding:utf-8 -*-
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas.io.data as web
import csv

xls_file
= pd.ExcelFile('ex1.xlsx')
table
= xls_file.parse('ex1')
print table

使用HTML和Web API

许多网站都有一些通过JSON或其他格式提供数据的公共API。用requests包等可以实现。这部分暂时不看。

使用数据库

数据从SQL中加载到DataFrame比较简单,此外pandas还有一些能够简化该过程的函数。作者是用一款SQLite数据库,用sqlite3驱动器。作者还举了MongoDB中数据的例子。暂时不看。