Pandas 读取和存储数据
目录
- 读取 csv数据
- 读取 txt数据
- 存储 csv 和 txt 文件
- 读取和存储 json数据
- 读取和存储 excel数据
- 一道练习题
参考
Numpy基础(全)
Pandas基础(全)
一，读取 CSV 文件：
# 文字解析函数：
# pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据，默认分隔符为逗号
# pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据，默认分隔符为制表符
# read()_csv/read_table()参数：
# path 文件路径
# sep 文段隔开的字符序列，也可使用正则表达式
# header 指定行标题（指定列索引），默认为0，也可以设为 None
# index_col 用于行索引的列名或列编号
# names 指定列索引的列名
# skiprows 需要忽略的行数（从文件开始处算）
# nrows 需要读取的行数（从文件开始处算）
# chunksize 文件块的大小
# usecols 指定读取的列号或列名
# 1,创建一个 csv文件，并写入数据：
import os
os.getcwd() # 查看当前工作目录
import csv
# 以下三种 path都可以：
# file_obj = open('C:\\Users\\XuYunPeng\\PycharmProjects\\Python基础知识大全\\第10章 Numpy库的使用\\test01.csv',"w",newline='',encoding='utf-8')
# file_obj = open(r'C:/Users/XuYunPeng/PycharmProjects/Python基础知识大全/第10章 Numpy库的使用/test01.csv',"w",newline='',encoding='utf-8')
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test01.csv',"w",newline='',encoding='utf-8')
writer = csv.writer(file_obj)
writer.writerow(('id','name','grade'))
writer.writerow(('1','lucy','90'))
writer.writerow(('2','tom','88'))
writer.writerow(('3','Collin','99'))
file_obj.close()
# 2, 查看数据：
# 2-1）使用 !type方法查看数据：(只适用于 windows,且文件路径中不能存在空格)
# ! type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test01.csv
! type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\Newfolder\test01.csv
# ! type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\New folder\test01.csv
id,name,grade
1,lucy,90
2,tom,88
3,Collin,99
# 2-2)使用 pd.read_csv(open(path)) # 当路径中含有中文时，要使用open()函数打开文件，然后使用 pd.read_csv(file_obj)
import pandas as pd
file_obj=open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test01.csv')
df=pd.read_csv(file_obj)
file_obj.close()
df
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
90 |
| 1 |
2 |
tom |
88 |
| 2 |
3 |
Collin |
99 |
# 2-3)使用 pd.read_csv(open(path)) # 当路径为纯英文时，直接使用 pd.read_csv(path)
df=pd.read_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test01.csv')
df
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
90 |
| 1 |
2 |
tom |
88 |
| 2 |
3 |
Collin |
99 |
# 2-4)使用 pd.read_table(open(path)) # 当路径为纯英文时，直接使用 pd.read_table(path)
# 因为之前创立的csv,默认是以','为分隔的，这里需要指定分隔符：
df1=pd.read_table(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test01.csv',sep=',')
df1
file_obj=open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test01.csv')
df2=pd.read_table(file_obj,sep=',')
file_obj.close()
df2
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
90 |
| 1 |
2 |
tom |
88 |
| 2 |
3 |
Collin |
99 |
# 3, 其他参数的使用：
# 在实际应用中，csv文件往往不会很规整,这时候需要使用这俩函数的参数来灵活获取数据：如，选取一列作为行索引，设置一行作为标题行等等。
# 3-1） 指定列索引 index_clo='id'
df=pd.read_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test01.csv',index_col='id')
df
# 使用之前的方法也可以实现：
df=pd.read_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test01.csv')
df=df.set_index('id')
df
|
name |
grade |
| id |
|
|
| 1 |
lucy |
90 |
| 2 |
tom |
88 |
| 3 |
Collin |
99 |
# 3-2) 指定层次化列索引 index_clo=[0,'id'] index_clo=[0,1] index_clo=['shool','id']...传入列表或列元素组成的列名
# 创建一个 csv文件：
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test02.csv',"w",newline='',encoding='utf-8')
writer = csv.writer(file_obj)
writer.writerow(('school','id','name','grade'))
writer.writerow(('sh01','1','lucy','90'))
writer.writerow(('sh01','2','tom','88'))
writer.writerow(('sh01','3','Collin','99'))
writer.writerow(('sh02','1','ppp','90'))
writer.writerow(('sh02','2','aaa','88'))
writer.writerow(('sh02','3','sss','99'))
writer.writerow(('sh03','1','hhh','90'))
writer.writerow(('sh03','2','jjj','88'))
writer.writerow(('sh03','3','mmm','99'))
file_obj.close()
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test02.csv')
# df=pd.read_csv(file_obj,index_col=[0,'id']) # 先 read
# df=pd.read_csv(file_obj,index_col=[0,1]) # 先 read
df=pd.read_csv(file_obj,index_col=['school','id']) # 先 read
file_obj.close() # 后 close
df
|
|
name |
grade |
| school |
id |
|
|
| sh01 |
1 |
lucy |
90 |
| 2 |
tom |
88 |
| 3 |
Collin |
99 |
| sh02 |
1 |
ppp |
90 |
| 2 |
aaa |
88 |
| 3 |
sss |
99 |
| sh03 |
1 |
hhh |
90 |
| 2 |
jjj |
88 |
| 3 |
mmm |
99 |
# 3-3) 标题行设置 header=None 或 names=['id','name','grade']
# 使用pd.read_csv()或 pd.read_table() 默认会把第一行作为标题行。
# 当一些 csv文件没有标题行时，默认读取方法就不符合实际了。
# 使用 header参数设置标题行为空，或者 names参数设定指定的标题。
# 创建文件：
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test03.csv',"w",newline='',encoding='utf-8')
writer = csv.writer(file_obj)
writer.writerow(('1','lucy','90'))
writer.writerow(('2','tom','88'))
writer.writerow(('3','Collin','99'))
file_obj.close()
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test03.csv')
df=pd.read_csv(file_obj,header=None) # 先 read
file_obj.close() # 后 close
df
|
0 |
1 |
2 |
| 0 |
1 |
lucy |
90 |
| 1 |
2 |
tom |
88 |
| 2 |
3 |
Collin |
99 |
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\test03.csv')
df=pd.read_csv(file_obj,names=['id','name','grade']) # 先 read
file_obj.close() # 后 close
df
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
90 |
| 1 |
2 |
tom |
88 |
| 2 |
3 |
Collin |
99 |
# 3-4) 自定义读取 读取部分行或列 读取一定数量的行数或列数
# df=pd.read_csv(file_obj,skiprows=[0,5],nrows=3,usecols=['name','grade'])
# df=pd.read_csv(file_obj,skiprows=[0,5],nrows=3,usecols=[1,2])
# 跳过首行和第6行，只读取3行，只读取 name和 grade 列。
# 要想跳过某几列，或者读取前10列，只能通过usecols=[列号或列名]的方式。
# 创建文件：
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test04.csv',"w",newline='')
writer = csv.writer(file_obj)
writer.writerow(('班级分数统计表格'))
writer.writerow(('id','name','grade'))
writer.writerow(('1','lucy','90'))
writer.writerow(('2','tom','88'))
writer.writerow(('3','Collin','99'))
writer.writerow(('4','AAA','88'))
writer.writerow(('5','DDD','99'))
writer.writerow(('作者：Collin'))
file_obj.close()
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test04.csv
班,级,分,数,统,计,表,格
id,name,grade
1,lucy,90
2,tom,88
3,Collin,99
4,AAA,88
5,DDD,99
作,者,：,C,o,l,l,i,n
# 跳过第1行和第6行：
# df=pd.read_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test04.csv',skiprows=[0,5],nrows=3,usecols=['name','grade'])
df=pd.read_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\test04.csv',skiprows=[0,5],nrows=3,usecols=[1,2])
|
name |
grade |
| 0 |
lucy |
90 |
| 1 |
tom |
88 |
| 2 |
Collin |
99 |
# 3-5) 指定文件块的大小 chunksize=100
# 在读取大文件时，需要对文件进行逐块读取。
# step1:通过 df=pd.read(path), df.info()函数查看数据，能获取数据的行索引，各列数据情况
# step2:通过 chunker=pd.read(path,chunksize=100) 获取可迭代对象 chunker。
# step3:使用 for in 循环遍历 chunker。
# 示例：
# step1:通过 df=pd.read(path), df.info()函数查看数据，能获取数据的行索引，各列数据情况
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
file_obj=open(r"C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\train.csv")
df=pd.read_csv(file_obj)
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 PassengerId 891 non-null int64
1 Survived 891 non-null int64
2 Pclass 891 non-null int64
3 Name 891 non-null object
4 Sex 891 non-null object
5 Age 714 non-null float64
6 SibSp 891 non-null int64
7 Parch 891 non-null int64
8 Ticket 891 non-null object
9 Fare 891 non-null float64
10 Cabin 204 non-null object
11 Embarked 889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB
# step2:通过 chunker=pd.read(path,chunksize=100) 获取可迭代对象 chunker。
# chunker=pd.read_csv(open(r"C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\train.csv"),chunksize=100)
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\train.csv')
chunker=pd.read_csv(file_obj,chunksize=100)
chunker
<pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x206e520fb48>
# step3:使用 for in 循环遍历 chunker:
# se.add(se.value_counts,fill_value=0)
sex=Series([],dtype='float64') # 准备一个空序列。
for i in chunker: # i 为 行数为 100 的 DataFrame 块.
# print(i)
# sex=sex+i['Sex'].value_counts() # 无法处理 缺失值
sex=sex.add(i['Sex'].value_counts(),fill_value=0) # 统计 sex列中 male 和 female的个数，遇到缺失元素，用 0 替代。
file_obj.close() # 放在最后，否则报错。
sex
male NaN
female NaN
dtype: float64
二，读取 txt 文件：
# txt文件的分隔符可能不是逗号，我们创建一个txt文件，并以 ？ 作为分隔符：
# 创建一个 txt 文件：和创建 csv 不同的地方：
# 1）不需要使用 writer = csv.writer(file_obj) 创建 writer对象
# 2）写入数据的函数名称及调用函数的对象也不一样：写入csv 是 writer.writerow(); 写入 txt 是 file_obj.writelines()
import pandas as pd
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\testfortxt01.txt','w')
file_obj.writelines('id?name?grade'+'\n')
file_obj.writelines('1?lucy?80'+'\n')
file_obj.writelines('2?tom?85'+'\n')
file_obj.writelines('3?lili?85'+'\n')
file_obj.close()
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\PycharmProjects\Python基础知识大全\第10章 Numpy库的使用\testfortxt01.txt','r')
df=pd.read_table(file_obj,sep="?")
file_obj.close()
df
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
80 |
| 1 |
2 |
tom |
85 |
| 2 |
3 |
lili |
85 |
# 现实情况中，很多 txt 文件并没有特定的分隔符，而是一些数量不定的空白符进行分隔，如：
# 创建一个 txt 文件：
import pandas as pd
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\testfortxt02.txt','w')
file_obj.writelines('id name grade'+'\n')
file_obj.writelines('1 lucy 80'+'\n')
file_obj.writelines('2 tom 85'+'\n')
file_obj.writelines('3 lili 85'+'\n')
file_obj.close()
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\testfortxt02.txt
id name grade
1 lucy 80
2 tom 85
3 lili 85
# 此时可以使用正则表达式来处理：
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\testfortxt02.txt','r')
df=pd.read_table(file_obj,sep='\s+')
df
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
80 |
| 1 |
2 |
tom |
85 |
| 2 |
3 |
lili |
85 |
# 至于使用pd.read_table()读取 txt,参数的设定与读取 csv文件类似.
三，存储 csv 和 txt 文件：
# to_csv()是DataFrame类的方法，read_csv()是pandas的方法
# 对数据进行处理分析后，往往要把处理结果存储起来：
# 语法及默认参数：
# df.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None,
# header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None,
# quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None,
# date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
# 对于 index参数： False值 不在csv文件里新建索引
# index缺省 在csv的第一列里新建 从0开始的索引。（默认）
# 对于 header参数：见示例
# 对于 sep参数: ',' 将按照 DataFrame的列，对应写道 csv的各列中
# 其他分隔符 不分列，都写到 csv的第一列中
# 创建一个文件，并写入数据：
import csv
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\testcsv01.csv',"w",newline='',encoding='utf-8')
writer = csv.writer(file_obj)
writer.writerow(('id','name','grade'))
writer.writerow(('1','lucy','90'))
writer.writerow(('2','tom','88'))
writer.writerow(('3','Collin','99'))
file_obj.close()
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\testcsv01.csv
id,name,grade
1,lucy,90
2,tom,88
3,Collin,99
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\testcsv01.csv',"r")
df=pd.read_csv(file_obj)
file_obj.close()
df
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
90 |
| 1 |
2 |
tom |
88 |
| 2 |
3 |
Collin |
99 |
# 处理数据（略）
# 存储数据：
# step1: index 参数的使用：index=False(不新建行索引)，index=True或缺省（新建从0开始的行索引）
df.to_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output01.csv',index=False,sep=',')
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output01.csv
id,name,grade
1,lucy,90
2,tom,88
3,Collin,99
df.to_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output02.csv',sep=',') # index缺省，header缺省
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output02.csv
,id,name,grade
0,1,lucy,90
1,2,tom,88
2,3,Collin,99
# step2: header 参数的使用：header=None,不要DataFrame里的 header(即首行)了。header=True或缺省,保留 DataFrame的header(即首行)
# header=[header名组成的列表]，输出时新建 header行
df.to_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output03.csv',header=None,sep=',')
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output03.csv
0,1,lucy,90
1,2,tom,88
2,3,Collin,99
df.to_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output04.csv',header=['col1','col2','col3'],sep=',')
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output04.csv
col1,col2,col3
1,lucy,90
2,tom,88
3,Collin,99
# df.to_txt() 参数与 to_csv相同
# 如：
df.to_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output05.txt',header=['col1','col2','col3'],sep=',')
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\output05.txt
,col1,col2,col3
0,1,lucy,90
1,2,tom,88
2,3,Collin,99
四，JSON 数据的读取与存储
# javascript object notation 简洁清晰，轻量级的数据交换格式，多用于 web 数据交换
# 1，读取 JSON数据：有两种方法读取：推荐方法 2
# 1.1）使用 JSON 库，将数据转化为 字符串格式。
# import json
# import pandas as pd
# from pandas import DataFrame
# file_obj=open(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\eueo2012.json")
# str_obj=file_obj.read() # 通过 file_obj.read()将 JSON数据转化为 str数据。
# # print(type(str_obj)) # <class 'str'>
# result_dict=json.loads(str_obj) # 通过 json.read()将 str数据转化为 dict数据。
# # print(type(result)) # <class 'dict'>
# # result_dict # 内容很长，就不输出了
# df=DataFrame(result_dict) # 完成对 JSON的读取
# df
import json
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
file_obj=open(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\eueo2012.json")
str_obj=file_obj.read() # 通过 file_obj.read()将 JSON数据转化为 str数据。
result_dict=json.loads(str_obj) # 通过 json.read()将 str数据转化为 dict数据。
df=DataFrame(result_dict) # 完成对 JSON的读取
df # 由于数据结构与字典相似，因此是无序的，每次读取结果行数据的顺序可能不同。
|
Team |
Goals |
Shots on target |
Shots off target |
Shooting Accuracy |
% Goals-to-shots |
Total shots (inc. Blocked) |
Hit Woodwork |
Penalty goals |
Penalties not scored |
... |
Saves made |
Saves-to-shots ratio |
Fouls Won |
Fouls Conceded |
Offsides |
Yellow Cards |
Red Cards |
Subs on |
Subs off |
Players Used |
| 0 |
Croatia |
4 |
13 |
12 |
51.9% |
16.0% |
32 |
0 |
0 |
0 |
... |
13 |
81.3% |
41 |
62 |
2 |
9 |
0 |
9 |
9 |
16 |
| 1 |
Czech Republic |
4 |
13 |
18 |
41.9% |
12.9% |
39 |
0 |
0 |
0 |
... |
9 |
60.1% |
53 |
73 |
8 |
7 |
0 |
11 |
11 |
19 |
| 2 |
Denmark |
4 |
10 |
10 |
50.0% |
20.0% |
27 |
1 |
0 |
0 |
... |
10 |
66.7% |
25 |
38 |
8 |
4 |
0 |
7 |
7 |
15 |
| 3 |
England |
5 |
11 |
18 |
50.0% |
17.2% |
40 |
0 |
0 |
0 |
... |
22 |
88.1% |
43 |
45 |
6 |
5 |
0 |
11 |
11 |
16 |
| 4 |
France |
3 |
22 |
24 |
37.9% |
6.5% |
65 |
1 |
0 |
0 |
... |
6 |
54.6% |
36 |
51 |
5 |
6 |
0 |
11 |
11 |
19 |
| 5 |
Germany |
10 |
32 |
32 |
47.8% |
15.6% |
80 |
2 |
1 |
0 |
... |
10 |
62.6% |
63 |
49 |
12 |
4 |
0 |
15 |
15 |
17 |
| 6 |
Greece |
5 |
8 |
18 |
30.7% |
19.2% |
32 |
1 |
1 |
1 |
... |
13 |
65.1% |
67 |
48 |
12 |
9 |
1 |
12 |
12 |
20 |
| 7 |
Italy |
6 |
34 |
45 |
43.0% |
7.5% |
110 |
2 |
0 |
0 |
... |
20 |
74.1% |
101 |
89 |
16 |
16 |
0 |
18 |
18 |
19 |
| 8 |
Netherlands |
2 |
12 |
36 |
25.0% |
4.1% |
60 |
2 |
0 |
0 |
... |
12 |
70.6% |
35 |
30 |
3 |
5 |
0 |
7 |
7 |
15 |
| 9 |
Poland |
2 |
15 |
23 |
39.4% |
5.2% |
48 |
0 |
0 |
0 |
... |
6 |
66.7% |
48 |
56 |
3 |
7 |
1 |
7 |
7 |
17 |
| 10 |
Portugal |
6 |
22 |
42 |
34.3% |
9.3% |
82 |
6 |
0 |
0 |
... |
10 |
71.5% |
73 |
90 |
10 |
12 |
0 |
14 |
14 |
16 |
| 11 |
Republic of Ireland |
1 |
7 |
12 |
36.8% |
5.2% |
28 |
0 |
0 |
0 |
... |
17 |
65.4% |
43 |
51 |
11 |
6 |
1 |
10 |
10 |
17 |
| 12 |
Russia |
5 |
9 |
31 |
22.5% |
12.5% |
59 |
2 |
0 |
0 |
... |
10 |
77.0% |
34 |
43 |
4 |
6 |
0 |
7 |
7 |
16 |
| 13 |
Spain |
12 |
42 |
33 |
55.9% |
16.0% |
100 |
0 |
1 |
0 |
... |
15 |
93.8% |
102 |
83 |
19 |
11 |
0 |
17 |
17 |
18 |
| 14 |
Sweden |
5 |
17 |
19 |
47.2% |
13.8% |
39 |
3 |
0 |
0 |
... |
8 |
61.6% |
35 |
51 |
7 |
7 |
0 |
9 |
9 |
18 |
| 15 |
Ukraine |
2 |
7 |
26 |
21.2% |
6.0% |
38 |
0 |
0 |
0 |
... |
13 |
76.5% |
48 |
31 |
4 |
5 |
0 |
9 |
9 |
18 |
16 rows × 35 columns
# 与之相反，我们也可以将字符串转为 JSON格式：json.dumps(str)
# 1.2)，使用 pandas的read_json()函数来读取 JSON数据：
import pandas as pd
df=pd.read_json(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\eueo2012.json")
df=df.sort_index() # 由于读取时可能乱序，这里对行索引重新排序
df
|
Team |
Goals |
Shots on target |
Shots off target |
Shooting Accuracy |
% Goals-to-shots |
Total shots (inc. Blocked) |
Hit Woodwork |
Penalty goals |
Penalties not scored |
... |
Saves made |
Saves-to-shots ratio |
Fouls Won |
Fouls Conceded |
Offsides |
Yellow Cards |
Red Cards |
Subs on |
Subs off |
Players Used |
| 0 |
Croatia |
4 |
13 |
12 |
51.9% |
16.0% |
32 |
0 |
0 |
0 |
... |
13 |
81.3% |
41 |
62 |
2 |
9 |
0 |
9 |
9 |
16 |
| 1 |
Czech Republic |
4 |
13 |
18 |
41.9% |
12.9% |
39 |
0 |
0 |
0 |
... |
9 |
60.1% |
53 |
73 |
8 |
7 |
0 |
11 |
11 |
19 |
| 2 |
Denmark |
4 |
10 |
10 |
50.0% |
20.0% |
27 |
1 |
0 |
0 |
... |
10 |
66.7% |
25 |
38 |
8 |
4 |
0 |
7 |
7 |
15 |
| 3 |
England |
5 |
11 |
18 |
50.0% |
17.2% |
40 |
0 |
0 |
0 |
... |
22 |
88.1% |
43 |
45 |
6 |
5 |
0 |
11 |
11 |
16 |
| 4 |
France |
3 |
22 |
24 |
37.9% |
6.5% |
65 |
1 |
0 |
0 |
... |
6 |
54.6% |
36 |
51 |
5 |
6 |
0 |
11 |
11 |
19 |
| 5 |
Germany |
10 |
32 |
32 |
47.8% |
15.6% |
80 |
2 |
1 |
0 |
... |
10 |
62.6% |
63 |
49 |
12 |
4 |
0 |
15 |
15 |
17 |
| 6 |
Greece |
5 |
8 |
18 |
30.7% |
19.2% |
32 |
1 |
1 |
1 |
... |
13 |
65.1% |
67 |
48 |
12 |
9 |
1 |
12 |
12 |
20 |
| 7 |
Italy |
6 |
34 |
45 |
43.0% |
7.5% |
110 |
2 |
0 |
0 |
... |
20 |
74.1% |
101 |
89 |
16 |
16 |
0 |
18 |
18 |
19 |
| 8 |
Netherlands |
2 |
12 |
36 |
25.0% |
4.1% |
60 |
2 |
0 |
0 |
... |
12 |
70.6% |
35 |
30 |
3 |
5 |
0 |
7 |
7 |
15 |
| 9 |
Poland |
2 |
15 |
23 |
39.4% |
5.2% |
48 |
0 |
0 |
0 |
... |
6 |
66.7% |
48 |
56 |
3 |
7 |
1 |
7 |
7 |
17 |
| 10 |
Portugal |
6 |
22 |
42 |
34.3% |
9.3% |
82 |
6 |
0 |
0 |
... |
10 |
71.5% |
73 |
90 |
10 |
12 |
0 |
14 |
14 |
16 |
| 11 |
Republic of Ireland |
1 |
7 |
12 |
36.8% |
5.2% |
28 |
0 |
0 |
0 |
... |
17 |
65.4% |
43 |
51 |
11 |
6 |
1 |
10 |
10 |
17 |
| 12 |
Russia |
5 |
9 |
31 |
22.5% |
12.5% |
59 |
2 |
0 |
0 |
... |
10 |
77.0% |
34 |
43 |
4 |
6 |
0 |
7 |
7 |
16 |
| 13 |
Spain |
12 |
42 |
33 |
55.9% |
16.0% |
100 |
0 |
1 |
0 |
... |
15 |
93.8% |
102 |
83 |
19 |
11 |
0 |
17 |
17 |
18 |
| 14 |
Sweden |
5 |
17 |
19 |
47.2% |
13.8% |
39 |
3 |
0 |
0 |
... |
8 |
61.6% |
35 |
51 |
7 |
7 |
0 |
9 |
9 |
18 |
| 15 |
Ukraine |
2 |
7 |
26 |
21.2% |
6.0% |
38 |
0 |
0 |
0 |
... |
13 |
76.5% |
48 |
31 |
4 |
5 |
0 |
9 |
9 |
18 |
16 rows × 35 columns
# 2,存储 DataFrame数据到 json文件：DataFrame_obj.to_json(path)
df.to_json(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\eueo2012_output.json")
# !type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\eueo2012_output.json
五，Excel 数据的读取与存储
# 1,创建一个 excel文件并输入一些数据：
import xlwings as xw
app = xw.App(visible=False, add_book=False) # 设置程序不可见运行
wb = app.books.add()
ws = wb.sheets.active
arr = [['id','name','grade'],[1,'lucy','88'],[2,'tom','89'],[3,'collin','90']]
# ws.range('A1:B4').value=arr # 或 ws.range('A1').value=arr
ws.range('A1').value=arr
wb.save(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.xlsx")
wb.close()
app.quit()
exit()
# 2,读取 excel数据：pd.read_excel():
import pandas as pd
df=pd.read_excel(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.xlsx",sheet_name='Sheet1')
df
|
id |
name |
grade |
| 0 |
1 |
lucy |
88 |
| 1 |
2 |
tom |
89 |
| 2 |
3 |
collin |
90 |
# 3,存储 DataFrame 数据到 excel 文件：
# 3.1, 将数据写入一个本身有数据的文件中，会覆盖原来的数据：
df.to_excel(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.xlsx",sheet_name='output',index=False,startcol=0,startrow=0)
# 3.2, 如果不想覆盖原有数据，可以借助csv文件作为中间载体，因为 to_csv()函数里有一个 mode='a'的参数。
import os
df.to_csv(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.csv",index=False)
df.to_csv(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.csv",index=False,header=None,mode='a+')
df=pd.read_csv(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.csv")
# file_obj=open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.csv')
# df=pd.read_csv(file_obj)
# file_obj.close()
df.to_excel(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.xlsx",index=False,encoding='GBK',sheet_name='Sheet1')
os.remove(r"C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.csv") # 删除中间载体文件
# !type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.xlsx
# 3.3, 将数据写入已有数据的 excel文件中的新的 sheet里。（sheet_name如果在文件中已经存在会新建一个sheet）
import pandas as pd
import openpyxl
writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\excel_test.xlsx',engine='openpyxl')
writer.book = openpyxl.load_workbook(writer.path) # 此句如果缺少，后面语句执行时会覆盖文件里原有内容。
df.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="Sheet1",index=False) # 在 sheet1里增加内容
# df.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="Sheet2",index=False) # 新建 sheet2
writer.save()
writer.close()
# r : 只能读, 必须存在, 可在任意位置读取
# w : 只能写, 可以不存在, 必会擦掉原有内容从头写
# a : 只能写, 可以不存在, 必不能修改原有内容, 只能在结尾追加写, 文件指针无效
# r+ : 可读可写, 必须存在, 可在任意位置读写, 读与写共用同一个指针
# w+ : 可读可写, 可以不存在, 必会擦掉原有内容从头写
# a+ : 可读可写, 可以不存在, 必不能修改原有内容, 只能在结尾追加写, 文件指针只对读有效 (写操作会将文件指针移动到文件尾)
六，一道练习题：
# 创建一个 csv文件，包含'CNUM'和'COMPANY'两列，创建包含空行的，且有内容重复的行数据。
# 然后处理数据：去掉空行，重复行数据只保留一行有效数据，修改'COMPANY'列的名称为'公司',并在其后增加六列，
# 分别为'C_col','D_col','E_col','F_col','G_col','H_col','I_col'.
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
from pandas import DataFrame,Series
# step 1: 创建含数据的文件：
file_obj = open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\CNUM_COMPANY.csv',"w",newline='',encoding='utf-8')
writer = csv.writer(file_obj)
writer.writerow(('CNUM','COMPANY'))
writer.writerow(('1001','IBMA'))
writer.writerow(('1002','IBMA'))
writer.writerow(('1003','IBMA'))
writer.writerow(('1001','IBMA'))
writer.writerow(('','')) # 添加空行
writer.writerow(('1002','IBMB'))
writer.writerow(('1003','IBMC'))
writer.writerow(('1001','IBMB'))
writer.writerow(('1002','IBMA'))
writer.writerow(('1003','IBMC'))
writer.writerow(('','')) # 添加空行
writer.writerow(('1005','IBMA'))
writer.writerow(('1003','IBMH'))
writer.writerow(('1006','IBMD'))
writer.writerow(('1007','IBMF'))
writer.writerow(('1008','IBMA'))
file_obj.close()
file_obj.close()
# 查看文件内容：
# !type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\CNUM_COMPANY.csv
# step 2: 处理数据：
file_obj=open(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\CNUM_COMPANY.csv')
df=pd.read_csv(file_obj) # 创建 DataFrame
df=df.reindex(columns=['CNUM','COMPANY','C_col','D_col','E_col','F_col','G_col','H_col'],fill_value=None) # 重新指定列索引
df.rename(columns={'COMPANY':'公司'}, inplace = True) # 修改列名
df=df.dropna(axis=0,how='all') # 去除 NAN 即文件中的空行
df['CNUM'] = df['CNUM'].astype('int32') # 将 CNUM 列的数据类型指定为 int32
df = df.drop_duplicates(subset=['CNUM', '公司'], keep='first') # 去除重复行
# 一些没有学到过的函数，会在后面的博客中继续更新。
# step 3: 保存数据：
df.to_csv(r'C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\CNUM_COMPANY_OUTPUT.csv',index=False,encoding='GBK')
file_obj.close()
# 查看文件内容：
!type C:\Users\XuYunPeng\Desktop\python\CNUM_COMPANY_OUTPUT.csv
CNUM,公司,C_col,D_col,E_col,F_col,G_col,H_col
1001,IBMA,,,,,,
1002,IBMA,,,,,,
1003,IBMA,,,,,,
1002,IBMB,,,,,,
1003,IBMC,,,,,,
1001,IBMB,,,,,,
1005,IBMA,,,,,,
1003,IBMH,,,,,,
1006,IBMD,,,,,,
1007,IBMF,,,,,,
1008,IBMA,,,,,,
