- images
- results
- .gitignore
- 1.1概论.ipynb
- 1.2 环境配置.pdf
- 1.3数据类型.ipynb
- 1.4 人机交互.ipynb
- 1.5 对象与变量.ipynb
- 1.6 编码与命名规范.ipynb
- 2.1 数值类型.ipynb
- 2.2 数值类型转换.ipynb
- 2.3 数值元算.ipynb
- 2.4常用数学运算函数.ipynb
- 2.5 math 模块及其应用.ipynb
- 2.6.1 逻辑值测试.ipynb
- 2.6.2 成员运算.ipynb
- 2.6.3 比较运算.ipynb
- 2.6.4 布尔运算.ipynb
- 2.6.5 运算优先级.ipynb
- 2.ipynb
- 3.1 流程控制结构.ipynb
- 3.3.1 for 循环语句.ipynb
- 3.3.3 rang.ipynb
- 3.3.3 while 循环语句.ipynb
- 3.4 and 3.5 分支结构和条件.ipynb
- 3.6 and 3.7 .ipynb
- 3.9 异常处理.ipynb
- 4 函数和模块化编程.ipynb
- 4.1 函数的定义、调用与返回值.ipynb
- 4.2 函数的参数传递.ipynb
- 4.3 变量的作用域.ipynb
- 4.4 匿名函数.ipynb
- 4.5 递归.ipynb
- 4.6 内置函数.ipynb
- 4.7 模块化程序设计.ipynb
- 5.1 序列通用操作.ipynb
- 5.1.1 索引.ipynb
- 5.1.2 切片.ipynb
- 5.1.3 序列拼接与重复.ipynb
- 5.1.4 成员测试.ipynb
- 5.2.1 字符串的创建.ipynb
- 5.2.2 字符串常量.ipynb
- 5.2.4 字符串的遍历.ipynb
- 5.2.5 文件遍历.ipynb
- 5.2.6 字符串的处理方法.ipynb
- 5.2.7 字符串格式化.ipynb
- 5.2.8 转义字符.ipynb
- 5.3 random 模块及其应用.ipynb
- 6.1 元组.ipynb
- 6.2 列表.ipynb
- 6.2.1 列表的创建.ipynb
- 6.2.2 列表的更新.ipynb
- 6.2.3 列表的删除.ipynb
- 6.2.4 列表的排序.ipynb
- 6.2.5 列表赋值与复制.ipynb
- 6.2.6 列表推导式.ipynb
- 6.2.8 常用内置函数.ipynb
- 6.2.9 列表嵌套及其排序.ipynb
- 6.3 列表综合应用.ipynb
- 7.1.1 集合的创建.ipynb
- 7.1.2可变集合类型的操作.ipynb
- 7.1.3 成员关系.ipynb
- 7.1.4 集合关系.ipynb
- 7.1.5 集合运算.ipynb
- 7.2.1 字典创建.ipynb
- 7.2.2 获取字典值.ipynb
- 7.2.3 修改字典值.ipynb
- 7.2.4内置函数与方法.ipynb
- 7.2.5字典排序输出.ipynb
- 7.3 集合与字典的应用.ipynb
- 8 中 numpy 概述.ipynb
- 8 中panda 库.ipynb
- 8.1 文件的打开与关闭.ipynb
- 8.2 文件读写操作.ipynb
- 8.3 文件的应用.ipynb
- 8.4 numpy 文件操作.ipynb
- 8.4.2 and 3.ipynb
- 8.5.1 pandas文件读写.ipynb
- 8.5.2 and 3 and 4.ipynb
- 9.1 matplotlib 线性图.ipynb
- 9.1.5 数据文化绘图.ipynb
- _overview.md
- _readme.ipynb
- coding_here.ipynb
- score.txt
- score_total.csv
- 成绩分析综合.json
8.5.1 pandas文件读写.ipynb @d487d71 — view markup · raw · history · blame
Pandas导入外部数据¶
pandas支持方便快速的从多种格式的外部文件中读取数据形成DataFrame，或将DataFrame写入不同格式的外部文件。 下表是Pandas官方手册上给出的一张表格，表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读、写函数。
| Format Type | Data Description | Reader | Writer |
|---|---|---|---|
| text | CSV | read_csv | to_csv |
| text | Fixed-Width Text File | read_fwf | |
| text | JSON | read_json | to_json |
| text | HTML | read_html | to_html |
| text | LaTeX | Styler.to_latex | |
| text | XML | read_xml | to_xml |
| text | Local clipboard | read_clipboard | to_clipboard |
| binary | MS Excel | read_excel | to_excel |
| binary | OpenDocument | read_excel | |
| binary | HDF5 Format | read_hdf | to_hdf |
| binary | Feather Format | read_feather | to_feather |
| binary | Parquet Format | read_parquet | to_parquet |
| binary | ORC Format | read_orc | |
| binary | Stata | read_stata | to_stata |
| binary | SAS | read_sas | |
| binary | SPSS | read_spss | |
| binary | Python Pickle Format | read_pickle | to_pickle |
| SQL | SQL | read_sql | to_sql |
| SQL | Google BigQuery | read_gbq | to_gbq |
本节仅介绍几种常用文件的读取方式，其他方法大家如需使用可自行查询相关文档。
读取txt或csv文件¶
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=None, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, encoding_errors='strict', dialect=None, error_bad_lines=None, warn_bad_lines=None, on_bad_lines=None, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None)
该方法参数较多，下面简单介绍一些常用参数，其他参数含义可自行查询文档。
- filepath_or_buffer：读取的文件路径,URL（包含http,ftp,s3）链接等
- sep：指定分隔符，默认逗号分隔。
- delimiter：定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）
- delim_whitespace：boolean, 是否指定空白字符作为分隔符，如果为Ture那么delimiter参数失效。
- header：指定作为整个数据集列名的行，默认为第一行.如果数据集中没有列名，则需要设置为None
- names：用于结果的列名列表。如果数据文件中没有列标题行，就需要设置header=None
- index_col：指定数据集中的某列作为行索引
- usecols：指定只读取文件中的某几列数据
- dtype：设置每列数据的数据类型
- skiprows：设置需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）
- skipfooter：设置需要忽略的行数（从文件尾部处算起）
- nrows：设置需要读取的行数（从文件头开始算起）
- skip_blank_lines：如果为True，则跳过空行；否则记为NaN
本节结合如下csv文件，仅讲解最简单用法，其他参数大家可结合数据文件自行尝试其效果。
In [1]:
import pandas as pd
wine_reviews = pd.read_csv("images/ch8/wine point.csv")
# 读取/data/bigfiles/wine point.csv
print(wine_reviews.shape)
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.width', None) # 显示宽度是无限
print(wine_reviews) # 返回DataFrame
In [3]:
# 明确规定某列做行索引
wine_reviews = pd.read_csv("images/ch8/wine point.csv", index_col=0)
print(wine_reviews) # 返回DataFrame
读取excel文件¶
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, decimal='.', comment=None, skipfooter=0, convert_float=None, mangle_dupe_cols=True, storage_options=None)
该函数大部分参数与read_csv()方法相同。其中sheet_name用于指定要读取的sheet，默认读取Excel文件中的第一个sheet。 需要注意的是，使用该方法读取.xlsx文件需要借助openpyxl模块，读取.xls文件需要借助xlrd模块。
本节结合文件“2020各手机参数对比.xls”，仅讲解最简单用法，其他参数大家可结合数据文件自行尝试其效果。
In [9]:
import pandas as pd
phone_infos = pd.read_excel("images/ch8/2020各手机参数对比.xls", skiprows=1) # 跳过第一行的表格标题
# 读取/data/bigfiles/wine point.csv
print(phone_infos.shape)
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.width', None) # 显示宽度是无限
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 显示时列对齐
print(phone_infos) # 返回DataFrame
读取HTML网页¶
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=',', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
该函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，不需要用爬虫获取站点的HTML。match参数通过正则表达式匹配需要的表格；flavor参数设置解析器，默认为lxml。
本节以ESPN网站的中超排名表为例，讲解其基本用法。
In [28]:
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.width', None) # 显示宽度是无限
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 显示时列对齐
# 函数会将每个table转化为一个DataFrame，返回由两个DataFrame构成的列表
CSL_2022 = pd.read_html('https://www.espn.com/soccer/team/_/id/21506/wuhan-three-towns') # 该页面只有1个table
print(type(CSL_2022), type(CSL_2022[0]))
print(CSL_2022[0])