Python -- 数据加载、存储与文件格式

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读入读出一般能够划分为几个大类：读取文本文件和其余更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操做网络资源。

读写文本格式的数据

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，以下表所示：

函数	说明
read_csv	从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为,
read_table	从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据，默认的分隔符为制表符"\t"
read_fwf	读取定宽列格式数据 -- 木有分隔符的
read_clipboard	读取剪贴板中的数据，能够看作read_table的剪贴板。将网页转换为表格时颇有用

for example:

In[]: import pandas as pd
In[]: df = pd.read_csv('ex1.csv') # ''内写入文件所在的详细目录
In[]: df = pd.read_table('ex1.csv', sep = ',') # 或者使用table并指定分隔符

# 当你要读入的文件没有标题行时：
In[]: df = pd.read_csv('ex2.csv', header = None) # 让pandas为其分配默认的列名
In[]: df = pd.read_csv('ex2.csv', names = ['a','b','c','d','message']) # 本身定义标题行
In [8]: names = ['a','b','c','d','message']

# 让其中的某列做为列索引
In [9]: pd.read_csv('ex2.csv', names = names, index_col = 'message')
Out[9]: 
         a   b   c   d
message               
hello    1   2   3   4
world    5   6   7   8
foo      9  10  11  12
In[]: pd.read_csv('ex4.csv', skiprows = [0, 2, 3]) # 略过第0,2,3行不读取

# 用一个字典为各列指定不一样的NA标记值
In[]: patterns = {'message':['foo', 'NA'], 'something':['two']}
In[]: pd.read_csv('ex5.csv', na_values=patterns)

• read_csv/read_table函数的参数

参数	说明
path	表示文件系统位置、URL、文件型对象的字符串
sep/delimiter	用于对行中各字段进行拆分的字符序列或正则表达式
header	用做列名的行号。若是没有header行就应该设置为None
index_col	用做行索引的列编号或列名，能够是单个名称/数字或由多个名称/数字组成的列表
names	用于结果的列名列表，结合header = None
skiprows	须要忽略的行数
na_values	一组用于替换NA的值
comment	用于将注释信息从行尾拆分出去的字符
parse_dates	尝试将数据解析为日期
nrows	须要读取的行数
skip_footer	须要忽略的行数

逐块读取文本文件

In[]: pd.read_csv('ex6.csv', nrows=5)

将数据写出到文本

In[]: data = pd.read_csv('ex5.csv')
In[]: data.to_csv('out.csv') # 将data中的数据写出到当前目录中的out.csv中
In[]: data.to_csv(sys.stdout, sep='|') # 打印到屏幕
In[]: data.to_csv(sys.stdout, na_rep='NULL') # 空字符处显示为NULL
In[]: data.to_csv(sys.stdout, index=False, header=False) # 禁用行和列的标签
In[]: data.to_csv(sys.stdout, index=False, cols=['a', 'b', 'c']) # 按照指定的顺序显示列

# Series中的to_csv方法
In [39]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods = 7)

In [40]: dates
Out[40]: 
DatetimeIndex(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03', '2000-01-04', '2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
In [45]: ts = Series(np.arange(7), index = dates)

In [46]: ts
Out[46]: 
2000-01-01    0
2000-01-02    1
2000-01-03    2
2000-01-04    3
2000-01-05    4
2000-01-06    5
2000-01-07    6
Freq: D, dtype: int64
In [47]: ts.to_csv('tseries.csv')

In [48]: cat tseries.csv
2000-01-01,0
2000-01-02,1
2000-01-03,2
2000-01-04,3
2000-01-05,4
2000-01-06,5
2000-01-07,6

In[]: Series.from_csv('tseries.csv',parse_dates = False) # 从文件中读入到Series

手工处理分隔符

In [50]: cat ex7.csv
"a","b","c"
"1","2","3"
"1","2","3","4"

In [51]: import csv
In [52]: f = open('ex7.csv')
In [53]: reader = csv.reader(f)
In [54]: for line in reader:
    ...:     print line
    ...:     
['a', 'b', 'c']
['1', '2', '3']
['1', '2', '3', '4']

# 能够对数据作一些处理
In[]: lines = list(csv.reader(open('ex7.csv')))
In[]: header, values = lines[0], lines[1:]
In[]: data_dict = {h:v for h,v in zip(header, zip(*values))}

• CSV语支选项

参数	说明
delimiter	用于分割字段的单字符字符串，默认为','
lineterminator	用于写操做的行结束符，默认为'\r\n'。读操做将忽略此选项
quotechar	用于带有特殊字符的字段的引用符号，默认为'"'

JSON数据

JSON(JavaScript Object Notation)已经成为经过HTTP请求在Web浏览器和其余应用程序之间发送数据的标准格式之一。

import json
In [65]: obj = """{"name":"Wes", "places_lived":["United States", "Spain", "Germany"], "pet":nu
...: ll, "siblings":[{"name":"Scott","age":25,"pet":"Zuko"},{"name":"Katy","age":33,"pet":"
...: Cisco"}]}"""
In [68]: res = json.loads(obj) # 将JSON字符串转换为Python形式

In [69]: res
Out[69]: 
{u'name': u'Wes',
 u'pet': None,
 u'places_lived': [u'United States', u'Spain', u'Germany'],
 u'siblings': [{u'age': 25, u'name': u'Scott', u'pet': u'Zuko'},
  {u'age': 33, u'name': u'Katy', u'pet': u'Cisco'}]}
  
# 将Python转换为json
In [71]: asjson = json.dumps(res) 
In [72]: asjson
Out[72]: '{"pet": null, "siblings": [{"pet": "Zuko", "age": 25, "name": "Scott"}, {"pet": "Cisco", "age": 33, "name": "Katy"}], "name": "Wes", "places_lived": ["United States", "Spain", "Germany"]}'

In[]: data = DataFrame(res['siblings'], columns=['name', 'age'])
In [75]: data
Out[75]: 
    name  age
0  Scott   25
1   Katy   33

使用HTML和Web API

import requests
In[]: url = 'http://www.baidu.com'
In[]: resp = requests.get(url)
In[]: import json
In[]: data = json.loads(resp.text) # Response对象的text属性含有GET请求的内容，大多返回JSON对象，加载到Python对象中
In[]: data.keys()

使用数据库

In[]: import sqlite3
In[]: query = """create table test(a varchar(20), b varchar(20), c real, d integer);"""
In[]: con = sqlite3.connect(':memory:') # 链接数据库
In[]: con.execute(query)
In[]: con.commit()

In[]: data = [('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6), ('Tall', 'Flor', 2.6, 3), ('Saca', 'Calif', 1.7, 5)]
In[]: stmt = "insert into test values(?, ?, ?, ?)"

In[]: con.execute(stmt, data)
In[]: con.commit()

In[]: datas = con.execute('select * from test')
In[]: lines = datas.fetchall() # 从表中读取数据，将返回一个元祖列表
In[]: datas.description # 得到列名
In[]: DataFrame(rows, columns=zip(*datas.description)[0])

In[]: import pandas.io.sql as sql
In[]: sql.read_frame('select * from test', con) # 传入sql语句和链接对象