5、数据导入与清洗：从表格数据到JSON的全流程处理

数据导入与清洗：从表格数据到JSON的全流程处理

在数据分析过程中，数据的持久化存储以及从不同格式导入数据是常见的操作。下面将详细介绍如何将表格数据导入pandas并进行持久化，以及如何处理JSON数据导入时的常见问题。

表格数据持久化

在决定何时以及如何序列化数据时，需要考虑多个因素，包括数据分析项目的阶段、保存和重新加载数据的机器的硬件和软件资源，以及数据集的大小。在数据清洗任务进行中，如果工作站和网络能够轻松处理数据再生的负担，最好不要持久化数据，而应在工作达到里程碑时再进行持久化。

当为了使用相同软件进行数据复用而持久化数据时，最好将其保存为该软件原生的二进制格式。对于pandas而言，有多种选择，如CSV、Excel、pickle和feather等。

准备工作

• 若系统中没有安装feather，可在终端窗口或Windows的Powershell中输入 pip install pyarrow 进行安装。
• 若章节1文件夹中没有名为Views的子文件夹，需要创建该文件夹以运行代码。

操作步骤

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import pyarrow

2. 加载CSV文件并处理数据