Pandas文件读取和存储_pandas 保存 unnamed-优快云博客

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这篇博客详细介绍了Pandas如何读取和存储不同类型的文件，包括Excel的read_excel和to_excel，CSV的read_csv和to_csv，HDF5的read_hdf和to_hdf，以及JSON的read_json和to_json。内容涵盖了参数说明、案例分析及文件操作的最佳实践，特别强调了HDF5在存储时的压缩和跨平台优势。

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我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的API支持众多的文件格式，如CSV、SQL、XLS、JSON、HDF5。
在这里插入图片描述

一、Excel

1.1 read_excel

pandas.read_excel（filepath，sheet_name = 0，header = 0，names = None，index_col = None，usecols = None）
- filepath:字符串，文件的路径对象。
sheet_name：None、string、int、字符串列表或整数列表，默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时获取所有工作表。

值	对应操作
sheet_name=0	第一张作为DataFrame
sheet_name=1	第二张作为DataFrame
sheet_name=“Sheet1”	第一张作DataFrame
sheet_name=[0,1,‘Sheet5’]	第1页，第2页和第5页作为DataFrames的字典。

header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。
names：默认为None，要使用的列名列表，如不包含标题行，应显示传递header=None。
usecols：int或list，默认为None。
- 如果为None则解析所有列
- 如果为int则表示要解析的最后一列
- 如果为int列表则表示要解析的列号列表
- 如果字符串则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表（例如“A：E”或“A，C，E：F”）。范围包括双方。

#如果报xlrd错误就安装这个包  pip install xlrd
data=pd.read_excel('data/2019.01.xlsx',sheetname='酒店订单')
data.head()

                        订单号        入住日期        离店日期        房间数
0    114311622368512    2019-02-01    2019-02-02    1
1    114311066222592    2019-01-31    2019-02-01    1
2    114311045054464    2019-01-31    2019-02-01    1
3    114311030996992    2019-01-31    2019-02-01    1
4    114310813687040    2019-01-31    2019-02-01    1

1.2 to_excel

DataFrame.to_excel(file_path, sheet_name=‘Sheet1’, na_rep=’’, columns=None, header=True, index=True)
- file_path :文件路径
- sheet_name :sheet名，默认为"Sheet1"
- columns :选择需要的列索引
- header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值
- index:是否写进行索引

#由于有中文字符,需要安装xlsxwriter   pip install xlsxwriter
data.to_excel('data/test.xlsx',engine='xlsxwriter',sheet_name='sheet2')

二、CSV

2.1 read_csv

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =’,’ )
- filepath_or_buffer:文件路径
- usecols:指定读取的列名，列表形式

读取之前的股票的数据

# 读取文件,并且指定只获取'open', 'close'指标
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv", usecols=['open', 'close'])

            open    high    close
2018-02-27    23.53    25.88    24.16
2018-02-26    22.80    23.78    23.53
2018-02-23    22.88    23.37    22.82
2018-02-22    22.25    22.76    22.28
2018-02-14    21.49    21.99    21.92

2.2 to_csv

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=’, ’, columns=None, header=True, index=True, mode=‘w’, encoding=None)
- path_or_buf :文件路径
- sep :分隔符，默认用","隔开
- columns :选择需要的列索引
- header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值
- index:是否写进行索引
- mode:‘w’：重写, ‘a’ 追加

2.3 案例

保存’open’列的数据

# 选取10行数据保存,便于观察数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'])

读取，查看结果

pd.read_csv("./data/test.csv")

     Unnamed: 0    open
0    2018-02-27    23.53
1    2018-02-26    22.80
2    2018-02-23    22.88
3    2018-02-22    22.25
4    2018-02-14    21.49
5    2018-02-13    21.40
6    2018-02-12    20.70
7    2018-02-09    21.20
8    2018-02-08    21.79
9    2018-02-07    22.69

会发现将索引存入到文件当中，变成单独的一列数据。如果需要删除，可以指定index参数,删除原来的文件，重新保存一次。

# index:存储不会讲索引值变成一列数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'], index=False)

三、HDF5

3.1 read_hdf与to_hdf

HDF5文件的读取和存储需要指定一个键，值为要存储的DataFrame

pandas.read_hdf(path_or_buf，key =None，** kwargs)
从h5文件当中读取数据
- path_or_buffer:文件路径
- key:读取的键
- return:Theselected object
DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, \kwargs)

3.2 案例

读取文件

day_eps_ttm = pd.read_hdf("./data/stock_data/day/day_eps_ttm.h5")

存储文件

day_eps_ttm.to_hdf("./data/test.h5", key="day_eps_ttm")

再次读取的时候, 需要指定键的名字

new_eps = pd.read_hdf("./data/test.h5", key="day_eps_ttm")

四、JSON

JSON是我们常用的一种数据交换格式，前面在前后端的交互经常用到，也会在存储的时候选择这种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。

4.1 read_json

pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ=‘frame’, lines=False)
在这里插入图片描述

4.2 read_josn 案例

读取

orient指定存储的json格式，lines指定按照行去变成一个样本

json_read = pd.read_json("./data/Sarcasm_Headlines_Dataset.json", orient="records", lines=True)

结果为：
在这里插入图片描述

4.3 to_json

DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, lines=False)
- 将Pandas 对象存储为json格式
- path_or_buf=None：文件地址
- orient:存储的json形式，{‘split’,’records’,’index’,’columns’,’values’}
- lines:一个对象存储为一行

4.4 案例

存储文件

json_read.to_json("./data/test.json", orient='records')

结果

[{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5","headline":"former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/roseanne-revival-review_us_5ab3a497e4b054d118e04365","headline":"the 'roseanne' revival catches up to our thorny political mood, for better and worse","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/local.theonion.com\/mom-starting-to-fear-son-s-web-series-closest-thing-she-1819576697","headline":"mom starting to fear son's web series closest thing she will have to grandchild","is_sarcastic":1},{"article_link":"https:\/\/politics.theonion.com\/boehner-just-wants-wife-to-listen-not-come-up-with-alt-1819574302","headline":"boehner just wants wife to listen, not come up with alternative debt-reduction ideas","is_sarcastic":1},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/jk-rowling-wishes-snape-happy-birthday_us_569117c4e4b0cad15e64fdcb","headline":"j.k. rowling wishes snape happy birthday in the most magical way","is_sarcastic":0},{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/advancing-the-worlds-women_b_6810038.html","headline":"advancing the world's women","is_sarcastic":0},....]

修改lines参数为True

json_read.to_json("./data/test.json", orient='records', lines=True)

结果

{"article_link":"https:\/\/www.huffingtonpost.com\/entry\/versace-black-code_us_5861fbefe4b0de3a08f600d5","headline":"former versace store clerk sues over secret 'black code' for minority shoppers","is_sarcastic":0}
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