Pandas 读取文本数据

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本文详细介绍了如何使用Pandas读取文本数据，包括读取CSV和自定义分隔符的数据，指定列名和索引，处理缺失值，以及逐块读取文件。此外，还涉及到数据写入文本格式、JSON数据处理、HTML和API数据的读取，以及Pandas库中的数据取样方法。

Pandas 读取文本数据

标签（空格分隔）： python pandas

Pandas 读取文本数据

pandas解析函数

如果原始数据是有标题的

read_csv调用
read_csv示例
read_table
这里可以指定seq=’\s+'等正则表达式来当分割符
如果列名比数据行数量少1,read_table会推断第一列是DataFrame的索引
read_table示例

指定列名
如果没有标题,那么可以自定义列名(names=[])或者分配默认列名(header=None)

 pd.read_csv(path, header=Node)
 pd.read_table(path, names=['a','b'])

指定索引
如果想要将指定列设置为DataFrame索引可以明确指定message该列放到索引位置或者通过index_col来指定"message",想要指定多列依次传入由列编号或者列名组成的列表

pd.read_csv(path, names=[], index_col=['key1', 'key2'])

跳过指定行
使用skiprows参数
pd.read_csv(path, skip_rows=[0, 2, 3])

缺失值处理
默认情况下Pandas会用一组经常出现标记值进行识别,如NA -1.#IND 以及NULL等,也就说把数据中出现这些数据的当初NaN缺失

读取缺失值

也可以使用na_values指定的表示缺失值的字符串
pd.read_csv(path, na_values=['NULL'])

还可以使用一个字典sentinels为不同列指定不同的表示缺失值的字符串
指定缺失值

read_csv/read_table 参数解释

参数解释1
参数解释2
参数解释3

逐块读取文件
只想读取几行,使用nrows进行指定
pd.read_table(path, nrows=5)

要逐块读取文件,需要设置chunksize(行数).
read_csv返回TextParser对象让你可以根据chunksize对文件逐块迭代
如下图所示,可能这样能够提高效率?

将数据写到文本格式
如下图所示

用seq指定分隔符eg, seq=’|’
缺失值在输出会为空字符串,用na_seq='NULL’指定特定字符串
path参数使用sys.stdout表示只输出
默认会输出行列标签,可以用index=False,header=False禁用
只输出部分列以及指定顺序,可以用cols=[‘a’, ‘b’]

手工处理分隔符格式

一个简单的处理例子如下

定义一个新读取写格式

JSON数据
可以通过json.loads即可将JSON字符串Python形式,json.dump将Python转为JSON格式

 import json
 result = jsons.loads(obj)
 boj2 = jsons.dump(result)

XML和HTML:WEB收集信息
一个简单的读取HTML demo

links是上面获取的结果,这里links存的是对象的集合,要想获取URL等信息需要使用对象的的get方法

 lnk = links[28]
 lnk.get('herf')
 lnk.text_content()

具体关于XML的后面自己看书吧

读取Execl
ExeclFile需要用到xlrd和openpyxl两个包,所以需要先安装,以下是创建一个ExeclFile实例以及使用parse读取到DataFrame

 xls_file = pd.ExeclFile(path)
 table = xls_file.parse('Sheet1')

使用HTML和API
许多网站可以通过JSON或其他格式提供公共的API,可以通过python访问这些api,其中比较简单的是request

比如在Twitter搜索"pyhton panda",可以发送一个gets请求

import requests
url = '...'
resp = requests.get(url)
# response对象text属性含有GET请求
# 许多返回的都是JSON字符串,我们需要加载到  pyhton 对象
import json
data = json.loads(resp.txt)

从数据中取样

利用Pandas库中的sample。

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False,weights=None, random_state=None, axis=None)

n是要抽取的行数。（例如n=20000时，抽取其中的2W行）

frac是抽取的比列。（有一些时候，我们并对具体抽取的行数不关系，我们想抽取其中的百分比，这个时候就可以选择使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%）

replace抽样后的数据是否代替原DataFrame()

weights这个是每个样本的权重，具体可以看官方文档说明。

random_state这个在之前的文章已经介绍过了。

axis是选择抽取数据的行还是列。axis=0的时是抽取行，axis=1时是抽取列（也就是说axis=1时，在列中随机抽取n列，在axis=0时，在行中随机抽取n行）