python3数据加载，存储与文件1

python3数据加载1

  本文章为系列文章第一篇，首先声明文章内容均来自《利用python进行数据分析》，所有例子均在python3下完成。要完成例子首先需要安装python3环境，然后要安装numpy，panads等模块。

  panads提供了一些方便的方法将表格数据读取为DataFrame对象的函数。

read_csv	从文件，URL，文件型对象中加载数据。默认逗号分隔
read_table	默认制表符（'\t'）分隔
read_fwf	读取定宽数据，无分隔符
read_clipboard	读取剪贴板数据

read_csv和read_table是最常用的。

read_csv默认逗号为分隔符，所以读取.csv文件是不需要指定分隔符，当用read_table时需要指定sep=','

上面的文件中文件第一行被当作列名，当文件中没有列名时可以使用默认的列名或自定义列名，当指定用默认列名时只要指定header=None自己指定列名只要指定names参数

如果想要将message列作为DataFrame的索引可以知道index_col参数为'message'

如果需要层次化索引则需要传人有列名组成的列表

有些文件可能格式不是用固定分隔符分隔的，里面可能有数量不等的空白符等，如果手工调整则太麻烦，可以使用正则表达式，比如对数量不等的空白符可以用\s+

在收集数据时由于各种原因，不可避免出现数据丢失，对于丢失数据pandas也提供了很好的处理办法。默认情况下pandas会用NaN识别缺失值。

用户也可以自己指定缺失值，比如'指定foo'表示的值都是缺失的

有时候文件太大，我们只想看前几行，这时可以指定nrows参数

前面讲的都是如何读取文件，其实pandas也可以方便的以各种格式各种分隔符将数据写入文件，只需要使用DataFrame的to_csv就可以将数据以逗号分隔的方式写入文件。当然还可以用其他分隔方式。

这里将数据写到标准输出，并以|分隔

上面的缺失值被用空白字符表示，用户也可以自己指定，比如用NULL代替

还可以指定写入时不写入行列的标签，同时还可以指定写入哪几列并以指定顺序写入

pandas也提供了处理json文件的简单方法，只需要导入import json模块使用json.loads()方法就可以读入json文件，用json.dumps()也可以方便的将python对象转换为json格式