現學現賣之pandas 01資料的載入

numpy 幫我們處理數值型資料，pandas能夠處理多種型別的資料,這裡只寫5種常用的，其它請轉官方文件

1.1.1 read_csv

import pandas as pd 
#讀取csv 常用引數 一般來說我們應該都是直接read吧?
pd.read_csv(filepath_or_buffer,sep,delimiter,delim_whitespace,header,names,index_col,usecols,dtype,skiprows)

引數

注釋filepath_or_buffer

檔案的路徑或者位址,url,或者類似檔案的物件，當是類似檔案物件的時候，我們使用read()方法引用物件。

sep預設的分割符「,」

delimiter

可選擇的分割符，可以自己定義，設定時sep不起作用

delim_whitespace

指定』』 or '\t』為分割符，預設false,啟用設定為true，設定為true時，delimiter不起作用

header

1、指定行作為列名和資料的開始，沒有列名等同於header=0,如果存在列名，等同於header=none，(這應該是不使用header的效果); 2、引數可以為list,這時選取多行作為列名；3、當skip_blank_lines=true時，預設時ture,header =0 是資料開始的，而不是檔案的第一行。

names

自定義列名，需要設定header=none

index_col

指定那幾列作為行索引，引數可以是列名或者列的序號，當設定index_col=false時，pandas不會選取第一列作為索引，eg: 每行末尾有不合適的分割符(沒動)

usecols

選取使用的列

dtype

載入的資料型別或者每一列的資料型別，需要傳字典。

skiprow

跳過0-當前行

1.1.2 read_table

與read_csv 類似，常用的引數除了sep的預設值不一樣，其他的基本相同，我們可以用read_csv讀取text檔案，這是設定分割符為`\t`即可。

import pandas as pd 
#讀取text 常用引數 pd.read_table(filepath_or_buffer,sep,delimiter,delim_whitespace,header,names,index_col,usecols,dtype)

把excel檔案轉換成dataframe型別

read_excel(io,sheet_name=
0,header=
0,names=
none
,index_col=
none
,use_cols=
none
,dtype=
none
,skip_rows)
#空值這幾個也不是很常用
na_values 、keep_default_na、na_filter

引數

注釋io

檔案的路徑或者位址,url,或者類似檔案的物件，當是類似檔案物件的時候，我們使用read()方法引用物件。

sheet_name

可以是中文名稱，也可以是位置序號

header

選取第幾行做為列名，預設0

names

自定義列名，需要設定header=none

index_col

預設空，傳入列表，會生成聚合索引，索引取決於選擇的列

use_col

選取使用的列，可以是位置序號也可以是列名稱

skiprows

過0-當前行

na_values

預設none，設定把什麼樣的數字轉換成nan

keep_default_na

ture 啟用na_values,none不啟用na_values

na_filter

預設ture,查詢缺失值，在沒有缺失值的檔案中可以關閉，可以加快速度。

pandas.read_json(path_or_buf=
none
, orient=
none
, typ=
'frame'
, dtype=
none
, convert_axes=
none
, convert_dates=
true
, keep_default_dates=
true
, numpy=
false
, precise_float=
false
, date_unit=
none
, encoding=
none
, lines=
false
, chunksize=
none
, compression=
'infer'
)

引數

注釋path_or_buf

json 字串，路徑或者類似檔案的物件，當是類似檔案物件的時候，我們使用read()方法引用物件。

orient

json的型別，我們知道json有多種巢狀方式,如下表所示;當typ= series,可選引數為：，預設是index;當typ = frame,可選引數為：，預設是columns.此時index必須是唯一的。注：0.23.0加入的』table』

typ是轉換成series或者frame,預設是frame

dtype

bool或者dict,預設none, 當為true時，會自行推測資料型別並轉換。為none時，原樣輸入，對於orient=『table』,預設為true,（這裡存有疑問?️，20200315) 注：0.25.0不應用於orient=『table』

convert_axes

嘗試做適當的軸變換，預設none,

convert_dates

bool或者字串列表，預設true.轉換也寫類似時間的列。

keep_default_dates

如果解析時間，解析預設的類似時間的列。

numpy

1.0.0 開始廢棄

precise_float

當把字串型別轉換為數值可以使用高精度。預設：false,採用低精度，提高速度。

date_unit

可以認為是時間精度設定，預設none,可傳入『s』, 『ms』, 『us』 or 『ns』設定時間精度。

encoding

字元編碼，預設『utf-8』

lines

bool,預設none，把每一行當作乙個json物件讀入。

chunksize

當line為true是才可傳參，詳見官方。注：0.21.0

compression

實時從硬碟解壓資料。可選引數,預設：『infer』，跟據檔案的字尾名如：gzip, bz2, zip or xz，其他的不解壓。如果使用』zip』,這個壓縮包中要至少含有乙個檔案。設定為:none 不解壓。

orient 樣式

引數型別

split

dict like

records

list like [, … , ]

index

dict like }

columns

dict like }

values

just the values array

read_clipboard是從剪下板獲取資料，預設引數sep=『s+』，表示乙個或多個空格，其它和read_csv一致。

#提取sql結果集或者表
pandas.read_sql(sql, con, index_col=
none
, coerce_float=
true
, params=
none
, parse_dates=
none
, columns=
none
, chunksize=
none
)

引數

型別sql

sql語句或者表名

con資料庫鏈結，用過python連線過其它資料庫應該很好理解。

index_col

預設為空，索引的列名，乙個或者list.

coerce_float

將非字串、非數字物件的值轉換為浮點型

params

這個應該是把引數傳到sql裡面，在寫sql的時候用引數去寫。【存疑】

parse_dates

要轉換成日期的列

columns

設定列名，只有在讀表的時候才能用。

chunksize

返回乙個迭代器，指定每次的行數。

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現學現賣之pandas 02資料的選擇

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批處理使用（小試牛刀現學現賣，嘻）

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