更多：Pandas…
| 格式类型 | 数据描述 | Reader | Writer |
|---|---|---|---|
| text | CSV | read_csv | to_csv |
| text | JSON | read_json | to_json |
| text | HTML | read_html | to_html |
| text | clipboard | read_clipboard | to_clipboard |
| binary | Excel | read_excel | to_excel |
| binary | HDF5 | read_hdf | to_hdf |
| binary | Feather | read_feather | to_feather |
| binary | Msgpack | read_msgpack | to_msgpack |
| binary | Stata | read_stata | to_stata |
| binary | SAS | read_sas | |
| binary | Python Pickle | read_pickle | to_pickle |
| SQL | SQL | read_sql | to_sql |
| SQL | Google Big Query | read_gbq | to_gbq |
可以看到，Pandas 的 I/O API是像 pd.read_csv() 一样访问的一组顶级 reader 函数，相应的 writer 函数是像 df.to_csv() 那样访问的对象方法。
这里我们介绍几个常用的API。
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd from io import StringIO
read_csv
读取 csv 文件算是一种最常见的操作了。假如已经有人将一些用户的信息记录在了一个csv文件中，我们如何通过 Pandas 读取呢？
读取之前先来看下这个文件里的内容吧。
!cat ../data/user_info.csv name,age,birth,sex Tom,18.0,2000-02-10, Bob,30.0,1988-10-17,male
可以看到，一共有 4 列，分别是 name, age, birth, sex 。我们可以直接使用 pd.read_csv 来读取。
pd.read_csv("../data/user_info.csv")
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18.0 | 2000-02-10 | NaN |
| 1 | Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
可以看到，读取出来生成了一个 DataFrame，索引是自动创建的一个数字，我们可以设置参数 index_col 来将某列设置为索引，可以传入索引号或者名称。
pd.read_csv("../data/user_info.csv", index_col="name")
| age | birth | sex | |
|---|---|---|---|
| name | |||
| Tom | 18.0 | 2000-02-10 | NaN |
| Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
除了可以从文件中读取，我们还可以从 StringIO 对象中读取。
data="name,age,birth,sexnTom,18.0,2000-02-10,nBob,30.0,1988-10-17,male" print(data) name,age,birth,sex Tom,18.0,2000-02-10, Bob,30.0,1988-10-17,male pd.read_csv(StringIO(data))
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18.0 | 2000-02-10 | NaN |
| 1 | Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
当然了，你还可以设置参数 sep 来自定义字段之间的分隔符，设置参数 lineterminator 来自定义每行的分隔符。
data = "name|age|birth|sex~Tom|18.0|2000-02-10|~Bob|30.0|1988-10-17|male" pd.read_csv(StringIO(data), sep="|", lineterminator="~")
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18.0 | 2000-02-10 | NaN |
| 1 | Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
在读取时，解析器会进行类型推断，任何非数字列都会以对象dtype的形式出现。当然我们也可以自己指定数据类型。
pd.read_csv(StringIO(data), sep="|", lineterminator="~", dtype={"age": int})
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18 | 2000-02-10 | NaN |
| 1 | Bob | 30 | 1988-10-17 | male |
Pandas 默认将第一行作为标题，但是有时候，csv文件并没有标题，我们可以设置参数 names 来添加标题。
data="Tom,18.0,2000-02-10,nBob,30.0,1988-10-17,male" print(data) Tom,18.0,2000-02-10, Bob,30.0,1988-10-17,male pd.read_csv(StringIO(data), names=["name", "age", "birth", "sex"])
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18.0 | 2000-02-10 | NaN |
| 1 | Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
有时候可能只需要读取部分列的数据，可以指定参数 user_cols
data="name,age,birth,sexnTom,18.0,2000-02-10,nBob,30.0,1988-10-17,male" print(data) name,age,birth,sex Tom,18.0,2000-02-10, Bob,30.0,1988-10-17,male pd.read_csv(StringIO(data), usecols=["name", "age"])
| name | age | |
|---|---|---|
| 0 | Tom | 18.0 |
| 1 | Bob | 30.0 |
关于缺失值的处理，也是有技巧的。默认参数 keep_default_na=False，会将空值都填充为 NaN。
pd.read_csv(StringIO(data))
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18.0 | 2000-02-10 | NaN |
| 1 | Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
pd.read_csv(StringIO(data), keep_default_na=False)
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | 18.0 | 2000-02-10 | |
| 1 | Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
有时候，空值的定义比较广泛，假定我们认为 18 也是空值，那么将它加入到参数 na_values 中即可。
pd.read_csv(StringIO(data), na_values=[18])
| name | age | birth | sex | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Tom | NaN | 2000-02-10 | NaN |
| 1 | Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
了解了 pd.read_csv 如何使用之后，to_csv 就非常方便了，这里就不做介绍了。
to_json
通常在得到了 DataFrame 之后，有时候我们需要将它转为一个 json 字符串，可以使用 to_json 来完成。
转换时，可以通过指定参数 orient 来输出不同格式的格式，之后以下几个参数：
| split | 字典像索引 – > [索引]，列 – > [列]，数据 – > [值]} |
| records | 列表像{[列 – >值}，…，{列 – >值}] |
| index | 字典像{索引 – > {列 – >值}} |
| columns | 字典像{列 – > {索引 – >值}} |
| values | 只是值数组 |
DataFrame 默认情况下使用 columns 这种形式，Series 默认情况下使用 index 这种形式。
设置为 columns 后会将数据作为嵌套JSON对象进行序列化，并将列标签作为主索引。
df = pd.read_csv("../data/user_info.csv", index_col="name")
df
| age | birth | sex | |
|---|---|---|---|
| name | |||
| Tom | 18.0 | 2000-02-10 | NaN |
| Bob | 30.0 | 1988-10-17 | male |
print(df.to_json())
{"age":{"Tom":18.0,"Bob":30.0},"birth":{"Tom":"2000-02-10","Bob":"1988-10-17"},"sex":{"Tom":null,"Bob":"male"}}
设置为index 后会将数据作为嵌套JSON对象进行序列化，并将索引标签作为主索引。
print(df.to_json(orient="index"))
{"Tom":{"age":18.0,"birth":"2000-02-10","sex":null},"Bob":{"age":30.0,"birth":"1988-10-17","sex":"male"}}
设置为 records 后会将数据序列化为列 – >值记录的JSON数组，不包括索引标签。
print(df.to_json(orient="records"))
[{"age":18.0,"birth":"2000-02-10","sex":null},{"age":30.0,"birth":"1988-10-17","sex":"male"}]
设置为 values 后会将是一个仅用于嵌套JSON数组值，不包含列和索引标签。
print(df.to_json(orient="values")) [[18.0,"2000-02-10",null],[30.0,"1988-10-17","male"]]
设置为 split 后会将序列化为包含值，索引和列的单独条目的JSON对象。
print(df.to_json(orient="split"))
{"columns":["age","birth","sex"],"index":["Tom","Bob"],"data":[[18.0,"2000-02-10",null],[30.0,"1988-10-17","male"]]}
对于 read_json，这些参数也是同样的道理。