pandas数据的导入与导出【CSV，JSON】（10/25）

一：CSV数据

　　一】：导入数据

　　　　1）从CSV文件读入数据：pd.read_csv("文件名")，默认以逗号为分隔符

　　　　　　D:\data\ex1.csv文件内容：                    D:\data\ex2.csv文件内容

　　　　　　　　a,b,c,d,message　　　　　　　　　　　 1,2,3,4,hello

　　　　　　　　1,2,3,4,hello　　　　　　　　　　　　　5,6,7,8,world

　　　　　　　　5,6,7,8,world　　　　　　　　　　　　  9,10,11,12,foo

　　　　　　　　9,10,11,12,foo　　　　　　　　　　　　

1 In [3]: df1 = pd.read_csv('D:\data\ex1.csv')　　　　#打开后默认添加index为从0自增长，columns默认用第一行数据
2
3 In [4]: df1
4 Out[4]:
5    a   b   c   d message
6 0  1   2   3   4   hello
7 1  5   6   7   8   world
8 2  9  10  11  12     foo
9
10 In [15]: df2 = pd.read_csv('D:\data\ex2.csv')
12 In [16]: df2
13 Out[16]:
14    1   2   3   4  hello
15 0  5   6   7   8  world
16 1  9  10  11  12    foo
17
18 In [17]: df2 = pd.read_csv('D:\data\ex2.csv',header=None)        #header参数指定columns都为从0自增长的数
20 In [18]: df2
21 Out[18]:
22    0   1   2   3      4
23 0  1   2   3   4  hello
24 1  5   6   7   8  world
25 2  9  10  11  12    foo
26
27 In [8]: df2 = pd.read_csv('D:\data\ex2.csv',names=list('abcde'))　　　　#用names参数指定columns的值
29 In [9]: df2
30 Out[9]:
31    a   b   c   d      e
32 0  1   2   3   4  hello
33 1  5   6   7   8  world
34 2  9  10  11  12    foo
35
36 In [13]: df2 = pd.read_csv('D:\data\ex2.csv',names=list('abcde'),index_col='e')    #用index_col用指定的columns首元素作为index
38 In [14]: df2
39 Out[14]:
40        a   b   c   d
41 e
42 hello  1   2   3   4
43 world  5   6   7   8
44 foo    9  10  11  12

　　　　2）其他格式：pd.read_table('文件名', sep='划分依据')，划分依据可用正则表达式【\s:空格等不可见字符】

　　　　　　注：read_table方法几乎可以读所有的表格型数据，包括txt，csv等等

　　　　　　D:\data\ex3.txt　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　D:\data\ex4.txt

　　　　　　　　A B C　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　D A B C

　　　　　　　　aaa -0.2 -1.02 -0.62　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 aaa -0.2 -1.02 -0.62

　　　　　　　　bbb 0.93 0.3 -0.03　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 bbb 0.93 0.3 -0.03

　　　　　　　　ccc -0.26 -0.39 -0.22　　　　　　　　　　　　　　　　　　   ccc -0.26 -0.39 -0.22

　　　　　　　　ddd -0.87 -0.35 1.1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   ddd -0.87 -0.35 1.1

1 In [37]: df1 = pd.read_table('D:\data\ex3.txt',sep='\s+')
3 In [38]: df1
4 Out[38]:
5         A     B     C                          #以最小列数为准，取dataframe数据，且第一行数据作为columns，剩下的如果第一列作为多出则作为index，否者从0自增数作为index
6 aaa -0.20 -1.02 -0.62
7 bbb  0.93  0.30 -0.03
8 ccc -0.26 -0.39 -0.22
9 ddd -0.87 -0.35  1.10
10
11 In [44]: df2 = pd.read_table('D:\data\ex4.txt',sep='\s+')
13 In [45]: df2
14 Out[45]:
15      D     A     B     C
16 0  aaa -0.20 -1.02 -0.62
17 1  bbb  0.93  0.30 -0.03
18 2  ccc -0.26 -0.39 -0.22
19 3  ddd -0.87 -0.35  1.10

　　　　3）扩展技巧

　　　　　　read_csv/read_table函数参数

　　　　　　


　　　　　　


　　　　　　D:\data\ex5.csv　　　　　　　　　　　　　　　　D:\data\ex6.csv

　　　　　　#hey!　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　something,a,b,c,d,message　　　　　　　　　　　　

　　　　　　a,b,c,d,message　　　　　　　　　　　　　　　　　　one,1,2,3,4,NA

　　　　　　#just wanted to make things　　　　　　　　　　　 two,5,6,,8,world

　　　　　　#who are you　　　　　　　　　　　　　　　　　　　three,9,10,11,12,foo

　　　　　　1,2,3,4,hello

　　　　　　5,6,7,8,world

　　　　　　9,10,11,12,foo

1 In [46]: df5 = pd.read_csv('D:\data\ex5.csv')
3 In [47]: df5
4 Out[47]:
5                                            #hey!
6 a                           b   c   d    message
7 #just wanted to make things NaN NaN NaN      NaN
8 #who are you                NaN NaN NaN      NaN
9 1                           2   3   4      hello
10 5                           6   7   8      world
11 9                           10  11  12       foo
12
13 In [48]: df5 = pd.read_csv('D:\data\ex5.csv',skiprows=[0,2,3])
15 In [49]: df5
16 Out[49]:
17    a   b   c   d message
18 0  1   2   3   4   hello
19 1  5   6   7   8   world
20 2  9  10  11  12     foo
21
22
23 In [59]: df5 = pd.read_csv('D:\data\ex6.csv',nrows = 2)
25 In [60]: df5
26 Out[60]:
27   something  a  b   c  d message
28 0       one  1  2   3  4     NaN
29 1       two  5  6 NaN  8   world
30
31 In [55]: df6 = pd.read_csv('D:\data\ex6.csv',na_values={'message':['foo','NA'],'something':['two']})
33 In [56]: df6
34 Out[56]:
35   something  a   b   c   d message
36 0       one  1   2   3   4     NaN
37 1       NaN  5   6 NaN   8   world
38 2     three  9  10  11  12     NaN

 

　　二】 数据的写出：to_csv('文件名' , [index=..., header=...] )

1 In [7]: df = pd.read_csv('D:\data\ex1.csv',header=None)
2
3 In [8]: df
4 Out[8]:
5    0   1   2   3        4
6 0  a   b   c   d  message
7 1  1   2   3   4    hello
8 2  5   6   7   8    world
9 3  9  10  11  12      foo
10
11 In[9]:df.to_csv('D:\data\out1.csv')
12
13 In[10]:df.to_csv('D:\data\out2.csv',index=False,header=False)　　　　#即是把index和columns都弃掉，header表示columns

 

二：JSON格式

 　　Json类型基本数据类型有对象（字典），数组（列表），字符串，数值，bool 以及 null。

　　注：若是字典，键的类型必须是string

In [22]: js = """{
....: "name":"Wes",
....: "places_lived":["US","Spain","Germany"],
....: "pet":null,
....: "siblings":[{"name":"Scott","age":25,"pet":"Zuko"},
....: {"name":"Katie","age":33,"pet":"Cisco"}]}
....: """

In [26]: import json
In [27]: data = json.loads(js)　　　　　　#将json格式转化为python格式
In [28]: data
Out[28]:
{u'name': u'Wes',
u'pet': None,
u'places_lived': [u'US', u'Spain', u'Germany'],
u'siblings': [{u'age': 25, u'name': u'Scott', u'pet': u'Zuko'},
{u'age': 33, u'name': u'Katie', u'pet': u'Cisco'}]}

In [29]: #a_js = json.dumps(data)　　　　#将python格式转化为json格式

#最简单构造方法就是提取其中的数据，注意columns list中的值对应json数据中的需要提取的键并将其作为columns
In [31]: siblings = pd.DataFrame(data['siblings'],columns=['name','age'])
In [32]: siblings
Out[32]:
name  age
0  Scott   25
1  Katie   33