Pandas学习笔记之常用功能

一、数值计算和统计

1.数学计算方法

# 主要数学计算方法，可用于Series和DataFrame（1）

df = pd.DataFrame({'key1':np.arange(10),
                  'key2':np.random.rand(10)*10})
print(df)
print('-----')

print(df.count(),'→ count统计非Na值的数量\n')
print(df.min(),'→ min统计最小值\n',df['key2'].max(),'→ max统计最大值\n')
print(df.quantile(q=0.75),'→ quantile统计分位数，参数q确定位置\n')
print(df.sum(),'→ sum求和\n')
print(df.mean(),'→ mean求平均值\n')
print(df.median(),'→ median求算数中位数，50%分位数\n')
print(df.std(),'\n',df.var(),'→ std,var分别求标准差，方差\n')
print(df.skew(),'→ skew样本的偏度\n')
print(df.kurt(),'→ kurt样本的峰度\n')


df['key1_s'] = df['key1'].cumsum()
df['key2_s'] = df['key2'].cumsum()
print(df,'→ cumsum样本的累计和\n')

df['key1_p'] = df['key1'].cumprod()
df['key2_p'] = df['key2'].cumprod()
print(df,'→ cumprod样本的累计积\n')

print(df.cummax(),'\n',df.cummin(),'→ cummax,cummin分别求累计最大值，累计最小值\n')
# 会填充key1，和key2的值

2.唯一值

# 唯一值：.unique()

s = pd.Series(list('asdvasdcfgg'))
# 得到一个唯一值数组
# 通过pd.Series重新变成新的Series
sq = s.unique()
print(s)
print(sq,type(sq))
print(pd.Series(sq))

# 重新排序
sq.sort()
print(sq)

3.值计数

# 值计数：.value_counts()

# 得到一个新的Series，计算出不同值出现的频率
# sort参数：排序，默认为True
s = pd.Series(list('asdvasdcfgg'))
sc = s.value_counts(sort = False)  # 也可以这样写：pd.value_counts(sc, sort = False)
print(sc)

4.成员资格

# 成员资格：.isin()

s = pd.Series(np.arange(10,15))
df = pd.DataFrame({'key1':list('asdcbvasd'),
                  'key2':np.arange(4,13)})
print(s)
print(df)
print('='*60,'\n')

# 用[]表示
# 得到一个布尔值的Series或者Dataframe
print(s.isin([5,14]))
print(df.isin(['a','bc','10',8]))

二、文本数据操作

Pandas针对字符串配备的一套方法，使其易于对数组的每个元素进行操作

1.通过str访问，且自动排除丢失/ NA值

# 通过str访问，且自动排除丢失/ NA值

s = pd.Series(['A', 'b', 'C', 'bbhello', '123', np.nan, 'hj'])
df = pd.DataFrame({'key1': list('abcdef'),
                   'key2': ['hee', 'fv', 'w', 'hija', '123', np.nan]})
print(s)
print(df)
print('='*60,'\n')

# 直接通过.str调用字符串方法
# 可以对Series、Dataframe使用
# 自动过滤NaN值
print(s.str.count('b'))
print(df['key2'].str.upper())
print('='*60,'\n')

# df.columns是一个Index对象，也可使用.str
# 成员资格：.isin()
df.columns = df.columns.str.upper()
print(df)

2.字符串常用方法

# 字符串常用方法（1） - lower，upper，len，startswith，endswith

s = pd.Series(['A','b','bbhello','123',np.nan])

print(s.str.lower(),'→ lower小写\n')
print(s.str.upper(),'→ upper大写\n')
print(s.str.len(),'→ len字符长度\n')
print(s.str.startswith('b'),'→ 判断起始是否为a\n')
print(s.str.endswith('3'),'→ 判断结束是否为3\n')



# 字符串常用方法（2） - strip
s = pd.Series([' jack', 'jill ', ' jesse ', 'frank'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), columns=[' Column A ', ' Column B '],
                  index=range(3))
print(s)
print(df)
print('-----')

print(s.str.strip())  # 去除字符串中的空格
print(s.str.lstrip())  # 去除字符串中的左空格
print(s.str.rstrip())  # 去除字符串中的右空格

# 这里去掉了columns的前后空格，但没有去掉中间空格
df.columns = df.columns.str.strip()
print(df)




# 字符串常用方法（3） - replace
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), columns=[' Column A ', ' Column B '],
                  index=range(3))
df.columns = df.columns.str.replace(' ','-')
print(df)

# n：替换个数
df.columns = df.columns.str.replace('-','hehe',n=1)
print(df)




# 字符串常用方法（4） - split、rsplit
# 类似字符串的split
s = pd.Series(['a,b,c','1,2,3',['a,,,c'],np.nan])
print(s.str.split(','))
print('-----')


# 直接索引得到一个list
print(s.str.split(',')[0])
print('-----')


# 可以使用get或[]符号访问拆分列表中的元素
print(s.str.split(',').str[0])
print(s.str.split(',').str.get(1))
print('-----')


# 可以使用expand可以轻松扩展此操作以返回DataFrame
# n参数限制分割数
# rsplit类似于split，反向工作，即从字符串的末尾到字符串的开头
print(s.str.split(',', expand=True))
print(s.str.split(',', expand=True, n = 1))
print(s.str.rsplit(',', expand=True, n = 1))
print('-----')

# Dataframe使用split
df = pd.DataFrame({'key1':['a,b,c','1,2,3',[':,., ']],
                  'key2':['a-b-c','1-2-3',[':-.- ']]})
print(df['key2'].str.split('-'))

# 字符串索引

s = pd.Series(['A','b','C','bbhello','123',np.nan,'hj'])
df = pd.DataFrame({'key1':list('abcdef'),
'key2':['hee','fv','w','hija','123',np.nan]})

print(s.str[0]) # 取第一个字符串
print(s.str[:2]) # 取前两个字符串
print(df['key2'].str[0])
# str之后和字符串本身索引方式相同

三、合并merge、join

Pandas具有全功能的，高性能内存中连接操作，与SQL等关系数据库非常相似

1.merge合并

pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,
         left_index=False, right_index=False, sort=True,
         suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False)


1.merge合并 → 类似excel的vlookup

df1 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                     'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                      'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df3 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                    'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df4 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K1', 'K2'],
                    'key2': ['K0', 'K0', 'K0', 'K0'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})


# left：第一个df
# right：第二个df
# on：参考键
print(pd.merge(df1, df2, on='key'))


# 多个链接键
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2']))


2.参数how → 合并方式
# inner：默认，取交集
print(pd.merge(df3, df4,on=['key1','key2'], how = 'inner'))
print('------')

# outer：取并集，数据缺失范围NaN
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2'], how = 'outer'))


# left：按照df3为参考合并，数据缺失范围NaN
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2'], how = 'left'))

# right：按照df4为参考合并，数据缺失范围NaN
print(pd.merge(df3, df4, on=['key1','key2'], how = 'right'))



3.参数 left_on, right_on, left_index, right_index → 当键不为一个列时，可以单独设置左键与右键
# df1以‘lkey’为键，df2以‘rkey’为键
df1 = pd.DataFrame({'lkey':list('bbacaab'),
'data1':range(7)})
df2 = pd.DataFrame({'rkey':list('abd'),
'date2':range(3)})
print(pd.merge(df1, df2, left_on='lkey', right_on='rkey'))

# df1以‘key’为键，df2以index为键
# left_index：为True时，第一个df以index为键，默认False
# right_index：为True时，第二个df以index为键，默认False
# 所以left_on, right_on, left_index, right_index可以相互组合：
# left_on + right_on, left_on + right_index, left_index + right_on, left_index + right_index
df1 = pd.DataFrame({'key':list('abcdfeg'),
'data1':range(7)})
df2 = pd.DataFrame({'date2':range(100,105)},
index = list('abcde'))
print(pd.merge(df1, df2, left_on='key', right_index=True))


4.参数 sort
df1 = pd.DataFrame({'key':list('bbacaab'),
'data1':[1,3,2,4,5,9,7]})
df2 = pd.DataFrame({'key':list('abd'),
'date2':[11,2,33]})
x1 = pd.merge(df1,df2, on = 'key', how = 'outer')
# sort：按照字典顺序通过 连接键 对结果DataFrame进行排序。默认为False，设置为False会大幅提高性能
x2 = pd.merge(df1,df2, on = 'key', sort=True, how = 'outer')
print(x1)
print(x2)
print('------')

# 也可直接用Dataframe的排序方法：sort_values，sort_index
print(x2.sort_values('data1'))

2.join链接

# pd.join() → 直接通过索引链接

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                    index=['K0', 'K1', 'K2'])
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
                     index=['K0', 'K2', 'K3'])
# 等价于：pd.merge(left, right, left_index=True, right_index=True, how='outer')
print(left)
print(right)
print(left.join(right))
print(left.join(right, how='outer'))  



df1 = pd.DataFrame({'key':list('bbacaab'),
                   'data1':[1,3,2,4,5,9,7]})
df2 = pd.DataFrame({'key':list('abd'),
                   'date2':[11,2,33]})
print(df1)
print(df2)
print(pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, suffixes=('_1', '_2')))  
print(df1.join(df2['date2']))
print('-----')
# suffixes=('_x', '_y')默认

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1'],
                      'D': ['D0', 'D1']},
                     index=['K0', 'K1'])
# 等价于pd.merge(left, right, left_on='key', right_index=True, how='left', sort=False);
# left的‘key’和right的index
print(left)
print(right)
print(left.join(right, on = 'key'))

四、连接与修补

1. 连接：concat
s1 = pd.Series([1,2,3])
s2 = pd.Series([2,3,4])
s3 = pd.Series([1,2,3],index = ['a','c','h'])
s4 = pd.Series([2,3,4],index = ['b','e','d'])
print(pd.concat([s1,s2]))
# 默认axis=0，行+行
print(pd.concat([s3,s4]).sort_index())

# axis=1,列+列，成为一个Dataframe
print(pd.concat([s3,s4], axis=1))



2.连接方式：join，join_axes
s5 = pd.Series([1,2,3],index = ['a','b','c'])
s6 = pd.Series([2,3,4],index = ['b','c','d'])
print(pd.concat([s5,s6], axis= 1))
# join：{'inner'，'outer'}，默认为“outer”。如何处理其他轴上的索引。outer为联合和inner为交集。
# join_axes：指定联合的index
print(pd.concat([s5,s6], axis= 1, join='inner'))
print(pd.concat([s5,s6], axis= 1, join_axes=[['a','b','d']]))


3.覆盖列名
# keys：序列，默认值无。使用传递的键作为最外层构建层次索引
sre = pd.concat([s5,s6], keys = ['one','two'])
print(sre,type(sre))
print(sre.index)

# axis = 1, 覆盖列名
sre = pd.concat([s5,s6], axis=1, keys = ['one','two'])
print(sre,type(sre))


4.修补 pd.combine_first()
# 根据index，df1的空值被df2替代
# 如果df2的index多于df1，则更新到df1上，比如index=['a',1]
df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan],[np.nan, 7., np.nan]])
df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]],index=[1, 2])
print(df1)
print(df2)
print(df1.combine_first(df2))

# update，直接df2覆盖df1，相同index位置
df1.update(df2)
print(df1)

五、去重及替换

1.去重 .duplicated
# 判断是否重复
# 通过布尔判断，得到不重复的值
s = pd.Series([1,1,1,1,2,2,2,3,4,5,5,5,5])
print(s.duplicated())
print(s[s.duplicated() == False])


# drop.duplicates移除重复
# inplace参数：是否替换原值，默认False
s_re = s.drop_duplicates()
print(s_re)

# Dataframe中使用duplicated
df = pd.DataFrame({'key1':['a','a',3,4,5],
                  'key2':['a','a','b','b','c']})
print(df.duplicated())
print(df['key2'].duplicated())


2.替换 .replace
# 可一次性替换一个值或多个值
# 可传入列表或字典
s = pd.Series(list('ascaazsd'))
print(s.replace('a', np.nan))
print(s.replace(['a','s'] ,np.nan))
print(s.replace({'a':'hello world!','s':123}))

六、数据分组

分组统计 - groupby功能

① 根据某些条件将数据拆分成组
② 对每个组独立应用函数
③ 将结果合并到一个数据结构中

Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。

df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, **kwargs)

1.通用分组

df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C' : np.random.randn(8),
                   'D' : np.random.randn(8)})
print(df)
print('='*60,'\n')

# 直接分组得到一个groupby对象，是一个中间数据，没有进行计算
print(df.groupby('A'), type(df.groupby('A')))
print('='*60,'\n')

# 通过分组后的计算，得到一个新的dataframe
# 默认axis = 0，以行来分组
# 可单个或多个（[]）列分组
a = df.groupby('A').mean(numeric_only=True)
b = df.groupby(['A','B']).mean()
c = df.groupby(['A'])['D'].mean()  # 以A分组，算D的平均值
print(a,type(a),'\n',a.columns)
print(b,type(b),'\n',b.columns)
print(c,type(c))

2.可迭代对象分组

# 分组 - 可迭代对象

df = pd.DataFrame({'X' : ['A', 'B', 'A', 'B'], 'Y' : [1, 4, 3, 2]})
print(df)
print(df.groupby('X'), type(df.groupby('X')))


# n是组名，g是分组后的Dataframe
print(list(df.groupby('X')), '→ 可迭代对象，直接生成list\n')
print(list(df.groupby('X'))[0], '→ 以元祖形式显示\n')
for n,g in df.groupby('X'):
    print(n)
    print(g)
    print('###')

# .get_group()提取分组后的组
print(df.groupby(['X']).get_group('A'),'\n')
print(df.groupby(['X']).get_group('B'),'\n')


# .groups：将分组后的groups转为dict
# 可以字典索引方法来查看groups里的元素
grouped = df.groupby(['X'])
print(grouped.groups)
print(grouped.groups['A'])  # 也可写：df.groupby('X').groups['A']

# .size()：查看分组后的长度
sz = grouped.size()
print(sz,type(sz))
print('-----')

# 按照两个列进行分组
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C' : np.random.randn(8),
                   'D' : np.random.randn(8)})
grouped = df.groupby(['A','B']).groups
print(df)
print(grouped)
print(grouped[('foo', 'three')])

3.其他轴分组

df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(2),
                  'data2':np.random.rand(2),
                  'key1':['a','b'],
                  'key2':['one','two']})
# 按照值类型分列
print(df)
print(df.dtypes)
print('-----')
for n,p in df.groupby(df.dtypes, axis=1):
    print(n)
    print(p)
    print('##')

4.通过字典或者Series分组

# 通过字典或者Series分组
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
                  columns = ['a','b','c','d'])
print(df)


# mapping中，a、b列对应的为one，c、d列对应的为two，以字典来分组
mapping = {'a':'one','b':'one','c':'two','d':'two','e':'three'}
by_column = df.groupby(mapping, axis = 1)
print(by_column.sum())


# s中，index中a、b对应的为one，c、d对应的为two，以Series来分组
s = pd.Series(mapping)
print(s,'\n')
print(s.groupby(s).count())

5.通过函数分组

df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
                  columns = ['a','b','c','d'],
                 index = ['abc','bcd','aa','b'])
print(df,'\n')
# 按照字母长度分组
print(df.groupby(len).sum())

6.分组计算函数方法

# 分组计算函数方法

s = pd.Series([1, 2, 3, 10, 20, 30], index = [1, 2, 3, 1, 2, 3])
grouped = s.groupby(level=0)  # 唯一索引用.groupby(level=0)，将同一个index的分为一组
print(grouped)
print(grouped.first(),'→ first：非NaN的第一个值\n')
print(grouped.last(),'→ last：非NaN的最后一个值\n')
print(grouped.sum(),'→ sum：非NaN的和\n')
print(grouped.mean(),'→ mean：非NaN的平均值\n')
print(grouped.median(),'→ median：非NaN的算术中位数\n')
print(grouped.count(),'→ count：非NaN的值\n')
print(grouped.min(),'→ min、max：非NaN的最小值、最大值\n')
print(grouped.std(),'→ std，var：非NaN的标准差和方差\n')
print(grouped.prod(),'→ prod：非NaN的积\n')

七、多函数计算

df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2],
                  'b':np.random.rand(4),
                  'c':np.random.rand(4),
                  'd':np.random.rand(4),})
print(df)
# 函数写法可以用str，或者np.方法
# 可以通过list，dict传入，当用dict时，key名为columns
print(df.groupby('a').agg(['mean',np.sum]))
print(df.groupby('a')['b'].agg([('B',np.mean), ('C',np.sum)]))

八、分组转换及一般性“拆分-应用-合并”

1.数据分组转换

# 数据分组转换,transform

df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(5),
                  'data2':np.random.rand(5),
                  'key1':list('aabba'),
                  'key2':['one','two','one','two','one']})
k_mean = df.groupby('key1').mean(numeric_only=True)
print(df)
print(k_mean)
# 通过分组、合并，得到一个包含均值的Dataframe
print(pd.merge(df,k_mean,left_on='key1',right_index=True).add_prefix('mean_'))  # .add_prefix('mean_')：添加前缀


# data1、data2每个位置元素取对应分组列的均值
# 字符串不能进行计算
print(df.groupby('key2').mean(numeric_only=True)) # 按照key2分组求均值
#print(df.groupby('key2').transform(np.mean))

2.一般化Groupby方法

# 一般化Groupby方法：apply

df = pd.DataFrame({'data1': np.random.rand(5),
                   'data2': np.random.rand(5),
                   'key1': list('aabba'),
                   'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one']})
# apply直接运行其中的函数
# 这里为匿名函数，直接描述分组后的统计量
print(df.groupby('key1').apply(lambda x: x.describe()))


def f_df1(d, n):
    return (d.sort_index()[:n])


def f_df2(d, k1):
    return (d[k1])


# f_df1函数：返回排序后的前n行数据
# f_df2函数：返回分组后表的k1列，结果为Series，层次化索引
# 直接运行f_df函数
# 参数直接写在后面，也可以为.apply(f_df,n = 2))
print(df.groupby('key1').apply(f_df1, 2), '\n')
print(df.groupby('key1').apply(f_df2, 'data2'))
print(type(df.groupby('key1').apply(f_df2, 'data2')))

九、透视表及交叉表

1.透视表

# 透视表：pivot_table
# pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All')

date = ['2017-5-1','2017-5-2','2017-5-3']*3
rng = pd.to_datetime(date)
df = pd.DataFrame({'date':rng,
                   'key':list('abcdabcda'),
                  'values':np.random.rand(9)*10})
print(df)

# data：DataFrame对象
# values：要聚合的列或列的列表
# index：数据透视表的index，从原数据的列中筛选
# columns：数据透视表的columns，从原数据的列中筛选
# aggfunc：用于聚合的函数，默认为numpy.mean，支持numpy计算方法
print(pd.pivot_table(df, values = 'values', index = 'date', columns = 'key', aggfunc=np.sum))  # 也可以写 aggfunc='sum'

# 这里就分别以date、key共同做数据透视，值为values：统计不同（date，key）情况下values的平均值
# aggfunc=len(或者count)：计数
print(pd.pivot_table(df, values = 'values', index = ['date','key'], aggfunc=len))

2.交叉表

# 交叉表：crosstab
# 默认情况下，crosstab计算因子的频率表，比如用于str的数据透视分析
# pd.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False)

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 2, 2],
                   'B': [3, 3, 4, 4, 4],
                   'C': [1, 1, np.nan, 1, 1]})

# 如果crosstab只接收两个Series，它将提供一个频率表。
# 用A的唯一值，统计B唯一值的出现次数
print(pd.crosstab(df['A'],df['B']))

# normalize：默认False，将所有值除以值的总和进行归一化 → 为True时候显示百分比
print(pd.crosstab(df['A'],df['B'],normalize=True))

# values：可选，根据因子聚合的值数组
# aggfunc：可选，如果未传递values数组，则计算频率表，如果传递数组，则按照指定计算
# 这里相当于以A和B界定分组，计算出每组中第三个系列C的值
print(pd.crosstab(df['A'],df['B'],values=df['C'],aggfunc=np.sum))

# margins：布尔值，默认值False，添加行/列边距（小计）
print(pd.crosstab(df['A'],df['B'],values=df['C'],aggfunc=np.sum, margins=True))

十、数据读取

1.读取普通分隔数据

import os
os.chdir('C:/Users/Hjx/Desktop/')

# delimiter：用于拆分的字符，也可以用sep：sep = ','
# header：用做列名的序号，默认为0（第一行）
# index_col：指定某列为行索引，否则自动索引0, 1, .....

# read_table主要用于读取简单的数据，txt/csv
data1 = pd.read_table('data1.txt', delimiter=',',header = 0, index_col=1)
print(data1)

2.读取csv数据

# 读取csv数据：read_csv
# 先熟悉一下excel怎么导出csv

# engine：使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。
# encoding：指定字符集类型，即编码，通常指定为'utf-8'
# 大多数情况先将excel导出csv，再读取
data2 = pd.read_csv('data2.csv',engine = 'python')
print(data2.head())

3.读取excel数据

# 读取excel数据：read_excel
# io ：文件路径。
# sheetname：返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 → ① int/string 返回的是dataframe ②而none和list返回的是dict
# header：指定列名行，默认0，即取第一行
# index_col：指定列为索引列，也可以使用u”strings”
data3 = pd.read_excel('地市级党委书记数据库（2000-10）.xlsx',sheetname='中国人民共和国地市级党委书记数据库（2000-10）',header=0)
print(data3)

十一、数据导出