Pandas中的数据加载、存储和文件格式
一、读写文本格式数据：
基本的文件读取：
pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，其中用的最多的就是read_csv()函数和read_table()函数，具体的如下表所示：
将数据文本转换为DataFrame时需要考虑的方面：
索引：当将一个或多个列当做返回的DataFrame处理时，是否要从文件、用户获取列名；
类型推断和数据转换：包括用户定义值的转换、缺失值标记列表等；
日期解析：包括组合功能，比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列；
迭代：支持对大文件进行逐块迭代；
不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西；
通过read_csv()函数和read_table()函数的参数的设置，我们就可以完成以上的大部分功能，具体的参数设置如下图所示：
下面我们结合几个例子来看read_csv函数和read_table函数的用法：
例1：读取一个以逗号分隔的csv文本文件：read_csv()可以直接读取，read_table()要指定分隔符：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('ch06/ex1.csv')
df1 = pd.read_table('ch06/ex1.csv',sep=',')
例2：为DataFrame设置列名，通过read_csv()函数的name参数来设置自定义的列名；若将header参数设置为None，则会采用默认的列名：
首先我们先查看文本文件ex2.csv：
我们既可以让pandas为其默认分配列名，也可以自己定义列名：
df = pd.read_csv('ch06/ex2.csv',header=None)
df = pd.read_csv('ch06/ex2.csv',names=['a','b','c','d','message'])
例3：设置某一列或某几列作为DataFrame的索引，通过设置index_col参数可以完成这个操作：
names = ['a','b','c','d','message']
df = pd.read_csv('ch06/ex2.csv', names=names, index_col='message')
parsed = pd.read_csv('ch06/csv_mindex.csv', index_col=['key1','key2'])
例4：有些表格不是以固定的分割符去分割字段的，对于这种情况，需要编写一个正则表达式作为read_table的分隔符：
我们由这么一个文件，各个字段由数量不定的空白符分隔，具体如下图所示：
对于这个情况，我们可以使用正则表达式\s+表示，并且read_table()的sep参数设置为该正则表达式，于是我们就有：
result = pd.read_table('ch06/ex3.txt', sep='\s+')
例5：有时候在处理csv文件的时候，需要跳过某几行（跳过文件头），可以通过skiprows参数的设置来做到，在这个例子中我们跳过文件的第一行、第三行和第四行：
df = pd.read_csv('ch06/ex4.csv', skiprows=[0,2,3])
例6：处理缺失值处理是文件解析任务中一个重要的组成部分，缺失数据经常是要么没有（空字符串），要么用某个标记表示。默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA，-1，#IND，NULL等。
此外，我们还可以通过na_values参数的设置，将某些特定的值转换为NaN值，也可以指定某些列的某些值转换为NaN值：
result = pd.read_csv('ch06/ex5.csv', na_values=['NULL']) # 将文件中所有值为'NULL'都转换为NaN
sentinels = {'message':['foo','NA'],'something':['two']}
pd.read_csv('ch06/ex5.csv', na_values=sentinels)
逐块读取文本文件：
在处理很大的文件时，或找出大文件中的参数集以便于后续处理时，你可能只想读取文件的一小部分或逐块对文件进行迭代。例如我们有个文件，如下所示：
例1：只想读取以上文件的几行（避免读整个文件），可以通过read_csv()函数的nrow参数做到：
pd.read_csv('ch06/ex6.csv', nrows=5)
例2：逐块读取文件，需要设置chunksize参数，read_csv()所返回是个TextParser对象，可以根据chunksize对文件进行逐块迭代：
chunker = pd.read_csv('ch06/ex6.csv', chunksize=1000)
我们可以迭代处理ex6.csv，将值计数聚合到"key"列中，如下所示：
chunker = pd.read_csv('ch06/ex6.csv', chunksize=1000)
tot = pd.Series([])
for peice in chunker:
tot = tot.append(piece['key'].value_counts(), fill_value=0)
tot = tot.order(ascending=False)
将数据写出到文本格式：
数据也可以被输出为分隔符格式的文本，利用DataFrame的to_csv()函数，我们能将数据写到一个以逗号分隔的文件中：
例1：利用to_csv()函数，将数据写到一个以逗号分隔的文件中：
data = pd.read_csv('ch06/ex5.csv')
data.to_csv('ch06/out.csv')
例2：通过to_csv()的sep参数，还可以设置使用其他分隔符：
这里直接写出到sys.stdout，仅仅是为了打印出文本结果：
data.to_csv(sys.stdout, sep='|')
例3：在保存DataFrame的时候，其缺失值在输出结果中会被表示为空字符串，但是可以通过na_rep参数将其表示为别的标记值：
data.to_csv(sys.stdout, na_rep='NULL')
例4：默认情况下，输出结果中是会出现行和列的标签的，也可以通过index参数、header参数设置，禁用行和列标签：
data.to_csv(sys.stdout, index=False, header=False)
例5：通过cols参数可以设置只写出一部分的列，并且可以指定列的排序：
data.to_csv(sys.stdout. index=False, cols=['a','b','c'])
手工处理分隔符格式：
JSON数据：
JSON(JavaScript Object Notation)已经成为通过HTTP请求在Web浏览器和其他应用程序之间发送数据的标准格式之一。它是一种比表格型文本格式（如csv）灵活得多的数据格式。JSON非常接近于有效的python代码，对象中所有的键都必须是字符串。如下所示，就是一个JSON的例子：
obj = """
{"name":"Wes",
"places_lived":["United States","Spain","Germany"],
"pet":null,
"siblings":[{"name":"Scott","age":25,"pet":"Zuko"},
{"name":"Katie","age":31,"pet":"Cisco"}]
}
"""许多python库都可以读写JSON数据，在这里我们使用json，它是构建于python标准库中的，通过json.loads即可将JSON字符串转换为python形式：
例1：通过json库的loads()函数读写JSON数据，dumps()函数则是将python对象转换成JSON格式，并且创建一个DataFrame
import json
result = json.loads(obj)
asjson = json.dumps(result)
siblings = pd.DataFrame(result['siblings'], columns=['name','age'])
例2：pandas中还有read_json()函数，能直接将JSON字符串转换为DataFrame:
data1 = """
{"columns":["col 1","col 2"],
"index":["row 1","row 2"],
"data":[["a","b"],["c","d"]]}
"""
data2 = """
{"row 1":{"col 1":"a","col 2":"b"},"row 2":{"col 1":"c","col 2":"d"}}
"""
data3 = """
[{"col 1":"a","col 2":"b"},{"col 1":"c","col 2":"d"}]
"""
"""
'split' : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}
'index' : dict like {index -> {column -> value}}
'records' : list like [{column -> value}, ... , {column -> value}]
"""
result1 = pd.read_json(data1, orient='split')
result2 = pd.read_json(data2, orient='index')
result3 = pd.read_json(data3, orient='records')
print(result1)
print(result2)
print(result3)
XML和HTML：Web信息收集：
python有许多可以读写HTML和XML格式数据的库，lxml就是其中之一，它能够高效且可靠地解析大文件。我们可以使用lxml.html来处理HTML，使用lxml.objectify来处理XML：
1.使用lxml.html处理HTML：
处理步骤：（1）、首先通过urllib2库中的urlopen()函数打开希望获取数据的URL；
（2）、利用lxml.html库中的parse()函数解析得到数据流；
（3）、利用数据流的getroot()函数，获得文档的根节点；
（4）、使用根节点的findall()函数，获得某个HTML元素对象；
（5）、使用HTML元素的get()函数获得其属性，text_content()函数获得标签的内容；
（6）、再将感兴趣的内容转换为DataFrame;
例：想要得到该文档中所有的URL链接，而HTML中的链接是a标签：
from lxml.html import parse
from urllib2 import urlopen
parsed = parse(urlopen('http://finance.yahoo.com/q/op?s=AAPL+Options'))
doc = parsed.getroot()
links = doc.findall('.//a')
urls = [lnk.get('href') for lnk in links]2.使用lxml.objectify解析XML:
XML(Extensible Markup Language)是另一种常见的支持分层、嵌套数据以及元数据的结构化数据格式。在这里，我们使用lxml.objectify库来操作XML数据。
处理步骤：（1）、先用lxml.objectify解析要操作的文件，返回一个被解析的对象；
（2）、使用被解析对象的getroot()函数，得到该XML文件的根节点的引用；
（3）、
例：假设我们有一个XML文件如下所示，我们想用DataFrame表示数据，则有：
from lxml import objectify
path = 'Performance_MNR.xml'
parsed = objectify.parse(open(path))
root = parsed.getroot()
data = []
skip_fields = ['PARENT_SEQ','INDICATOR_SEQ','DESIRED_CHANGE','DECIMAL_PLACES']
for elt in root.INDICATOR:
el_data = {}
for child in elt.getChildren():
if child.tag in skip_fields:
continue
el_data[child.tag] = child.pyval
data.append(el_data)
perf = pd.DataFrame(data)
二、二进制格式数据：
使用pickle形式：
实现数据的二进制格式存储的最简单的办法之一是使用python内置的pickle序列化，pandas对象都有一个用于将数据以pickle形式保存到磁盘上的save()函数：
frame = pd.read_csv('ch06/ex1.csv')
frame.save('ch06/frame_pickle')
pd.load('ch06/frame_pickle')
使用HDF5格式：
HDF5是一个流行的工业级库，它能实现高效读写磁盘上以二进制格式存储的数据，它是一个C库，带有很多语言的接口，如Java、python、Matlab等。HDF5中的HDF指的是层次型数据格式(hierarchical data format)，每个HDF5文件都含有一个文件系统式的节点结构，它使你能够存储多个数据集并支持元数据。与其他简单格式相比，HDF5支持多种压缩器的即时压缩，还能更高效地存储重复模式数据。对于那些非常大的无法直接放入内存的数据集，HDF5就是不错的选择，因为它可以高效地分块读写。
python中的HDF5库有两个接口，即pytables和h5py，pandas有一个最小化的类似于字典的HDFStore类，它通过PyTables存储pandas对象：
store = pd.HDFStore('mydata.h5')
frame = pd.read_csv('ch06/ex1.csv')
store['obj1'] = frame
store['obj1_col'] = frame['a']
HDF5文件中的对象可以通过与字典一样的方式进行获取：
store['obj1']
读取Excel文件：
pandas的ExcelFile类支持读取存储在Excel 2003或更高版本中的表格型数据，通过传入一个xls或xlsx文件的路径就可以创建一个ExcelFile实例，存放在ExcelFile实例的某个工作表可以通过parse读取到DataFrame中：
xls_file = pd.ExcelFile('data.xls')
table = xls_file.parse('Sheet1')
三、使用html和web api：
许多网站都有一些通过JSON或其他格式提供数据的公共API，通过python访问这些API的办法有很多，有一个简单易用的办法是requests包。为了在Twitter上搜索"python pandas"，我们可以发送一个HTTP GET请求，具体的如下所示：
import requests
import json
url = 'http://search.twitter.com/search.json?q=python%20pandas'
resp = requests.get(url)
data = json.loads(resp.text)
data.keys()
tweet_fields = ['created_at','from_user','id','text']
tweet = pd.DataFrame(data['results'],columns=tweet_fields)requests的get()函数会根据url返回一个Response对象，该对象的text属性含有GET请求的内容。
在响应结果中的results字段中含有一组tweet，每条tweet被表示为一个python字典：
最后根据感兴趣的内容，选择相应的字段，创建相应的DataFrame:
四、使用数据库：
使用关系型数据库：
将数据从SQL加载到DataFrame的过程很简单，此外pandas还有一些能够简化该过程的函数，在这里我们使用SQLite数据库：
import sqlite3
# 创建一张表
query = """
create table test(a varchar(20), b varchar(20), c real, d integer);
"""
con = sqlite3.connect(':memory:')
con.execute(query)
con.commit()
# 插入几行数据
data=[('Atlanta','Georgia',1.25,6),
('Tallahassee','Florida',2.6,3),
('Sacramento','California',1.7,5)]
stmt = "insert into test values(?,?,?,?)"
con.executemany(stmt,data)
con.commit()
# 从表中查询数据
cursor = con.execute('select * from test')
rows = cursor.fetchall()
cursor.description
df = pd.DataFrame(rows,columns=zip(*cursor.description)[0])
使用非关系型数据库：
NoSQL数据库有许多不同的形式。有些是简单的字典式键值对存储（如BerkeleyDB和Tokyo Cabinet），另一些则是基于文档的（其中的基本单元是字典型对象）。这里我们选用的是MongoDB，存储在MongoDB中的文档被组织在数据库的集合中，MongoDB服务器的每个运行实例可以有多个数据库，而每个数据库又可以有多个集合。
import pymongo
import requests,json
con = pymongo.Connection('localhost', port=27017)
url = 'http://search.twitter.com/search.json?q=python%20pandas'
data = json.loads(requests.get(url).text)
for tweet in data['results']:
tweets.save(tweet)