Pandas 加载数据的方法和技巧

Posted 2023-05-29 edisonfish

哈喽大家好，我是咸鱼

相信小伙伴们在学习 python 数据分析的过程中或多或少都会听说或者使用过 pandas

pandas 是 python 的一个拓展库，常用于数据分析

今天咸鱼将介绍几个关于 pandas 导入数据的方法和技巧

从 URL 获取 csv 数据

关于 pandas 导入 csv 数据，使用的是下面这个方法

pandas.read_csv()

但是这个方法可以通过 HTTP 从 URL 来获取 CSV 数据

关于通过 HTTP 从 URL 来获取 CSV 数据，我在之前的文章《为什么访问同一个网址却返回不同的内容》有介绍过

例如下面的例子将展示如何通过 URL 获取 csv 文件

url = \'https://raw.githubusercontent.com/scikit-learn/scikit-learn/main/sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv\'

df = pandas.read_csv(url)

通过 URL 来获取 CSV 数据，可以省去了需要先将 CSV 文件保存在本地这一步骤

从网站获取 HTML table 数据

pandas.read_html() 用于获取 HTML 文件中的 table 数据（即<table>标签的表格数据）

我们看下面的例子

import pandas as pd

url = \'http://weather.sina.com.cn/china/shanghaishi/\'
df_tables = pd.read_html(url)
print(df_tables)

通过 pandas.read_html() 可以实现简易爬虫

JSON 数据格式化

有时候我们在处理 JSON 数据的时候，会发现 JSON 数据通常都是嵌套好多层

如果我们想要将 JSON 数据转换成表格数据，使其扁平化，我们可以用下面的方法来实现

pandas.json_normalize()

看下面的例子

impor pandas as pd

data =[
    
      "id": "A001",
      "name": "咸鱼运维杂谈",
      "url": "https://www.cnblogs.com/edisonfish/",
      "likes": 61
    ,
    
      "id": "A002",
      "name": "Google",
      "url": "www.google.com",
      "likes": 124
    ,
    
      "id": "A003",
      "name": "淘宝",
      "url": "www.taobao.com",
      "likes": 45
    
  ]

df = pd.json_normalize(data)
print(df)

结果如下

     id    name      url                                    likes
0  A001  咸鱼运维杂谈  https://www.cnblogs.com/edisonfish/    61
1  A002  Google      www.google.com                         124
2  A003   淘宝        www.taobao.com                         45

接下来，让我们尝试读取更复杂的 JSON 数据，该数据嵌套了列表和字典

import pandas as pd

data =
    "school_name": "local primary school",
    "class": "Year 1",
    "info": 
      "president": "John Kasich",
      "address": "ABC road, London, UK",
      "contacts": 
        "email": "[e-mail]",
        "tel": "123456789"
      
    ,
    "students": [
    
        "id": "A001",
        "name": "Tom",
        "math": 60,
        "physics": 66,
        "chemistry": 61
    ,
    
        "id": "A002",
        "name": "James",
        "math": 89,
        "physics": 76,
        "chemistry": 51
    ,
    
        "id": "A003",
        "name": "Jenny",
        "math": 79,
        "physics": 90,
        "chemistry": 78
    ]



# 展平数据
df = pd.json_normalize(
    data,
    record_path =[\'students\'],
    meta=[
        \'class\',
        [\'info\', \'president\'],
        [\'info\', \'contacts\', \'tel\']
    ]
)
print(df)

结果如下

     id   name  math  ...   class  info.president info.contacts.tel
0  A001    Tom    60  ...  Year 1     John Kasich         123456789
1  A002  James    89  ...  Year 1     John Kasich         123456789
2  A003  Jenny    79  ...  Year 1     John Kasich         123456789

[3 rows x 8 columns]

从剪贴板获取数据

pandas 的 read_clipboard() 方法可以获取存储在剪贴板上的任何数据

假设你将数据从网上要复制粘贴到本地，那么用 pandas 的 read_clipboard() 方法可以直接读取剪贴板的内容

默认情况下采取正则表达式\\s+ 作为分隔值的分隔符（即匹配一个或多个空格、制表符、换行符等空白字符作为分隔符），然后将剪贴板上的数据分割成表格数据

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard()

print(df)

参考文章：https://jrashford.com/2022/08/02/loading-data-into-pandas-5-tips-and-tricks-you-may-or-may-not-know/

Python数据分析: Pandas技巧

Pandas的第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7681974.html

github地址: https://github.com/solenovex/My-Machine-Learning-Notebook

很抱歉, 因为工作繁忙, 更新的比较慢.

数据的选取和索引

 

Pandas对数据的基本操作