《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式

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第1章 准备工作
第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter
第3章 Python的数据结构、函数和文件
第4章 NumPy基础：数组和矢量计算
第5章 pandas入门
第6章 数据加载、存储与文件格式
第7章 数据清洗和准备
第8章 数据规整：聚合、合并和重塑
第9章 绘图和可视化
第10章 数据聚合与分组运算
第11章 时间序列
第12章 pandas高级应用
第13章 Python建模库介绍
第14章 数据分析案例
附录A NumPy高级应用
附录B 更多关于IPython的内容（完）

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访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。

输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。

6.1 读写文本格式的数据

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结，其中read_csv和read_table可能会是你今后用得最多的。

表6-1 pandas中的解析函数

我将大致介绍一下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。这些函数的选项可以划分为以下几个大类：

• 索引：将一个或多个列当做返回的DataFrame处理，以及是否从文件、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、和自定义的缺失值标记列表等。
• 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（比如由成千上万个逗号隔开的数值数据）。

因为工作中实际碰到的数据可能十分混乱，一些数据加载函数（尤其是read_csv）的选项逐渐变得复杂起来。面对不同的参数，感到头痛很正常（read_csv有超过50个参数）。pandas文档有这些参数的例子，如果你感到阅读某个文件很难，可以通过相似的足够多的例子找到正确的参数。

其中一些函数，比如pandas.read_csv，有类型推断功能，因为列数据的类型不属于数据类型。也就是说，你不需要指定列的类型到底是数值、整数、布尔值，还是字符串。其它的数据格式，如HDF5、Feather和msgpack，会在格式中存储数据类型。

日期和其他自定义类型的处理需要多花点工夫才行。首先我们来看一个以逗号分隔的（CSV）文本文件：

In [8]: !cat examples/ex1.csv
a,b,c,d,message
1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo

笔记：这里，我用的是Unix的cat shell命令将文件的原始内容打印到屏幕上。如果你用的是Windows，你可以使用type达到同样的效果。

由于该文件以逗号分隔，所以我们可以使用read_csv将其读入一个DataFrame：

In [9]: df = pd.read_csv('examples/ex1.csv')

In [10]: df
Out[10]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

我们还可以使用read_table，并指定分隔符：

In [11]: pd.read_table('examples/ex1.csv', sep=',')
Out[11]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

并不是所有文件都有标题行。看看下面这个文件：

In [12]: !cat examples/ex2.csv
1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo

读入该文件的办法有两个。你可以让pandas为其分配默认的列名，也可以自己定义列名：

In [13]: pd.read_csv('examples/ex2.csv', header=None)
Out[13]: 
   0   1   2   3      4
0  1   2   3   4  hello
1  5   6   7   8  world
2  9  10  11  12    foo

In [14]: pd.read_csv('examples/ex2.csv', names=['a', 'b', 'c', 'd', 'message'])
Out[14]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

假设你希望将message列做成DataFrame的索引。你可以明确表示要将该列放到索引4的位置上，也可以通过index_col参数指定"message"：

In [15]: names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'message']

In [16]: pd.read_csv('examples/ex2.csv', names=names, index_col='message')
Out[16]: 
         a   b   c   d
message               
hello    1   2   3   4
world    5   6   7   8
foo      9  10  11  12

如果希望将多个列做成一个层次化索引，只需传入由列编号或列名组成的列表即可：

In [17]: !cat examples/csv_mindex.csv
key1,key2,value1,value2
one,a,1,2
one,b,3,4
one,c,5,6
one,d,7,8
two,a,9,10
two,b,11,12
two,c,13,14
two,d,15,16

In [18]: parsed = pd.read_csv('examples/csv_mindex.csv',
   ....:                      index_col=['key1', 'key2'])

In [19]: parsed
Out[19]: 
           value1  value2
key1 key2                
one  a          1       2
     b          3       4
     c          5       6
     d          7       8
two  a          9      10
     b         11      12
     c         13      14
     d         15      16

有些情况下，有些表格可能不是用固定的分隔符去分隔字段的（比如空白符或其它模式）。看看下面这个文本文件：

In [20]: list(open('examples/ex3.txt'))
Out[20]: 
['            A         B         C\n',
 'aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500\n',
 'bbb  0.927272  0.302904 -0.032399\n',
 'ccc -0.264273 -0.386314 -0.217601\n',
 'ddd -0.871858 -0.348382  1.100491\n']

虽然可以手动对数据进行规整，这里的字段是被数量不同的空白字符间隔开的。这种情况下，你可以传递一个正则表达式作为read_table的分隔符。可以用正则表达式表达为\s+，于是有：

In [21]: result = pd.read_table('examples/ex3.txt', sep='\s+')

In [22]: result
Out[22]: 
            A         B         C
aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500
bbb  0.927272  0.302904 -0.032399
ccc -0.264273 -0.386314 -0.217601
ddd -0.871858 -0.348382  1.100491

这里，由于列名比数据行的数量少，所以read_table推断第一列应该是DataFrame的索引。

这些解析器函数还有许多参数可以帮助你处理各种各样的异形文件格式（表6-2列出了一些）。比如说，你可以用skiprows跳过文件的第一行、第三行和第四行：

In [23]: !cat examples/ex4.csv
# hey!
a,b,c,d,message
# just wanted to make things more difficult for you
# who reads CSV files with computers, anyway?
1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo
In [24]: pd.read_csv('examples/ex4.csv', skiprows=[0, 2, 3])
Out[24]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

缺失值处理是文件解析任务中的一个重要组成部分。缺失数据经常是要么没有（空字符串），要么用某个标记值表示。默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，比如NA及NULL：

In [25]: !cat examples/ex5.csv
something,a,b,c,d,message
one,1,2,3,4,NA
two,5,6,,8,world
three,9,10,11,12,foo
In [26]: result = pd.read_csv('examples/ex5.csv')

In [27]: result
Out[27]: 
  something  a   b     c   d message
0       one  1   2   3.0   4     NaN
1       two  5   6   NaN   8   world
2     three  9  10  11.0  12     foo

In [28]: pd.isnull(result)
Out[28]: 
   something      a      b      c      d  message
0      False  False  False  False  False     True
1      False  False  False   True  False    False
2      False  False  False  False  False    False

na_values可以用一个列表或集合的字符串表示缺失值：

In [29]: result = pd.read_csv('examples/ex5.csv', na_values=['NULL'])

In [30]: result
Out[30]: 
  something  a   b     c   d message
0       one  1   2   3.0   4     NaN
1       two  5   6   NaN   8   world
2     three  9  10  11.0  12     foo

字典的各列可以使用不同的NA标记值：

In [31]: sentinels = {'message': ['foo', 'NA'], 'something': ['two']}

In [32]: pd.read_csv('examples/ex5.csv', na_values=sentinels)
Out[32]:
something  a   b     c   d message
0       one  1   2   3.0   4     NaN
1       NaN  5   6   NaN   8   world
2     three  9  10  11.0  12     NaN

表6-2列出了pandas.read_csv和pandas.read_table常用的选项。

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。

在看大文件之前，我们先设置pandas显示地更紧些：

In [33]: pd.options.display.max_rows = 10

然后有：

In [34]: result = pd.read_csv('examples/ex6.csv')

In [35]: result
Out[35]: 
           one       two     three      four key
0     0.467976 -0.038649 -0.295344 -1.824726   L
1    -0.358893  1.404453  0.704965 -0.200638   B
2    -0.501840  0.659254 -0.421691 -0.057688   G
3     0.204886  1.074134  1.388361 -0.982404   R
4     0.354628 -0.133116  0.283763 -0.837063   Q
...        ...       ...       ...       ...  ..
9995  2.311896 -0.417070 -1.409599 -0.515821   L
9996 -0.479893 -0.650419  0.745152 -0.646038   E
9997  0.523331  0.787112  0.486066  1.093156   K
9998 -0.362559  0.598894 -1.843201  0.887292   G
9999 -0.096376 -1.012999 -0.657431 -0.573315   0
[10000 rows x 5 columns]
If you want to only read a small

如果只想读取几行（避免读取整个文件），通过nrows进行指定即可：

In [36]: pd.read_csv('examples/ex6.csv', nrows=5)
Out[36]: 
        one       two     three      four key
0  0.467976 -0.038649 -0.295344 -1.824726   L
1 -0.358893  1.404453  0.704965 -0.200638   B
2 -0.501840  0.659254 -0.421691 -0.057688   G
3  0.204886  1.074134  1.388361 -0.982404   R
4  0.354628 -0.133116  0.283763 -0.837063   Q

要逐块读取文件，可以指定chunksize（行数）：

In [874]: chunker = pd.read_csv('ch06/ex6.csv', chunksize=1000)

In [875]: chunker
Out[875]: 

read_csv所返回的这个TextParser对象使你可以根据chunksize对文件进行逐块迭代。比如说，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('examples/ex6.csv', chunksize=1000)

tot = pd.Series([])
for piece in chunker:
    tot = tot.add(piece['key'].value_counts(), fill_value=0)

tot = tot.sort_values(ascending=False)

然后有：

In [40]: tot[:10]
Out[40]: 
E    368.0
X    364.0
L    346.0
O    343.0
Q    340.0
M    338.0
J    337.0
F    335.0
K    334.0
H    330.0
dtype: float64

TextParser还有一个get_chunk方法，它使你可以读取任意大小的块。

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。我们再来看看之前读过的一个CSV文件：

In [41]: data = pd.read_csv('examples/ex5.csv')

In [42]: data
Out[42]: 
  something  a   b     c   d message
0       one  1   2   3.0   4     NaN
1       two  5   6   NaN   8   world
2     three  9  10  11.0  12     foo

利用DataFrame的to_csv方法，我们可以将数据写到一个以逗号分隔的文件中：

In [43]: data.to_csv('examples/out.csv')

In [44]: !cat examples/out.csv
,something,a,b,c,d,message
0,one,1,2,3.0,4,
1,two,5,6,,8,world
2,three,9,10,11.0,12,foo

当然，还可以使用其他分隔符（由于这里直接写出到sys.stdout，所以仅仅是打印出文本结果而已）：

In [45]: import sys

In [46]: data.to_csv(sys.stdout, sep='|')
|something|a|b|c|d|message
0|one|1|2|3.0|4|
1|two|5|6||8|world
2|three|9|10|11.0|12|foo

缺失值在输出结果中会被表示为空字符串。你可能希望将其表示为别的标记值：

In [47]: data.to_csv(sys.stdout, na_rep='NULL')
,something,a,b,c,d,message
0,one,1,2,3.0,4,NULL
1,two,5,6,NULL,8,world
2,three,9,10,11.0,12,foo

如果没有设置其他选项，则会写出行和列的标签。当然，它们也都可以被禁用：

In [48]: data.to_csv(sys.stdout, index=False, header=False)
one,1,2,3.0,4,
two,5,6,,8,world
three,9,10,11.0,12,foo

此外，你还可以只写出一部分的列，并以你指定的顺序排列：

In [49]: data.to_csv(sys.stdout, index=False, columns=['a', 'b', 'c'])
a,b,c
1,2,3.0
5,6,
9,10,11.0

Series也有一个to_csv方法：

In [50]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=7)

In [51]: ts = pd.Series(np.arange(7), index=dates)

In [52]: ts.to_csv('examples/tseries.csv')

In [53]: !cat examples/tseries.csv
2000-01-01,0
2000-01-02,1
2000-01-03,2
2000-01-04,3
2000-01-05,4
2000-01-06,5
2000-01-07,6

处理分隔符格式

大部分存储在磁盘上的表格型数据都能用pandas.read_table进行加载。然而，有时还是需要做一些手工处理。由于接收到含有畸形行的文件而使read_table出毛病的情况并不少见。为了说明这些基本工具，看看下面这个简单的CSV文件：

In [54]: !cat examples/ex7.csv
"a","b","c"
"1","2","3"
"1","2","3"

对于任何单字符分隔符文件，可以直接使用Python内置的csv模块。将任意已打开的文件或文件型的对象传给csv.reader：

import csv
f = open('examples/ex7.csv')

reader = csv.reader(f)

对这个reader进行迭代将会为每行产生一个元组（并移除了所有的引号）：对这个reader进行迭代将会为每行产生一个元组（并移除了所有的引号）：

In [56]: for line in reader:
   ....:     print(line)
['a', 'b', 'c']
['1', '2', '3']
['1', '2', '3']

现在，为了使数据格式合乎要求，你需要对其做一些整理工作。我们一步一步来做。首先，读取文件到一个多行的列表中：

In [57]: with open('examples/ex7.csv') as f:
   ....:     lines = list(csv.reader(f))

然后，我们将这些行分为标题行和数据行：

In [58]: header, values = lines[0], lines[1:]

然后，我们可以用字典构造式和zip(*values)，后者将行转置为列，创建数据列的字典：

In [59]: data_dict = {h: v for h, v in zip(header, zip(*values))}

In [60]: data_dict
Out[60]: {'a': ('1', '1'), 'b': ('2', '2'), 'c': ('3', '3')}

CSV文件的形式有很多。只需定义csv.Dialect的一个子类即可定义出新格式（如专门的分隔符、字符串引用约定、行结束符等）：

class my_dialect(csv.Dialect):
    lineterminator = '\n'
    delimiter = ';'
    quotechar = '"'
    quoting = csv.QUOTE_MINIMAL
reader = csv.reader(f, dialect=my_dialect)

各个CSV语支的参数也可以用关键字的形式提供给csv.reader，而无需定义子类：

reader = csv.reader(f, delimiter='|')

可用的选项（csv.Dialect的属性）及其功能如表6-3所示。

笔记：对于那些使用复杂分隔符或多字符分隔符的文件，csv模块就无能为力了。这种情况下，你就只能使用字符串的split方法或正则表达式方法re.split进行行拆分和其他整理工作了。

要手工输出分隔符文件，你可以使用csv.writer。它接受一个已打开且可写的文件对象以及跟csv.reader相同的那些语支和格式化选项：

with open('mydata.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f, dialect=my_dialect)
    writer.writerow(('one', 'two', 'three'))
    writer.writerow(('1', '2', '3'))
    writer.writerow(('4', '5', '6'))
    writer.writerow(('7', '8', '9'))

JSON数据

JSON（JavaScript Object Notation的简称）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。下面是一个例子：

obj = """
{"name": "Wes",
 "places_lived": ["United States", "Spain", "Germany"],
 "pet": null,
 "siblings": [{"name": "Scott", "age": 30, "pets": ["Zeus", "Zuko"]},
              {"name": "Katie", "age": 38,
               "pets": ["Sixes", "Stache", "Cisco"]}]
}
"""

除其空值null和一些其他的细微差别（如列表末尾不允许存在多余的逗号）之外，JSON非常接近于有效的Python代码。基本类型有对象（字典）、数组（列表）、字符串、数值、布尔值以及null。对象中所有的键都必须是字符串。许多Python库都可以读写JSON数据。我将使用json，因为它是构建于Python标准库中的。通过json.loads即可将JSON字符串转换成Python形式：

In [62]: import json

In [63]: result = json.loads(obj)

In [64]: result
Out[64]: 
{'name': 'Wes',
 'pet': None,
 'places_lived': ['United States', 'Spain', 'Germany'],
 'siblings': [{'age': 30, 'name': 'Scott', 'pets': ['Zeus', 'Zuko']},
  {'age': 38, 'name': 'Katie', 'pets': ['Sixes', 'Stache', 'Cisco']}]}

json.dumps则将Python对象转换成JSON格式：

In [65]: asjson = json.dumps(result)

如何将（一个或一组）JSON对象转换为DataFrame或其他便于分析的数据结构就由你决定了。最简单方便的方式是：向DataFrame构造器传入一个字典的列表（就是原先的JSON对象），并选取数据字段的子集：

In [66]: siblings = pd.DataFrame(result['siblings'], columns=['name', 'age'])

In [67]: siblings
Out[67]: 
    name  age
0  Scott   30
1  Katie   38

pandas.read_json可以自动将特别格式的JSON数据集转换为Series或DataFrame。例如：

In [68]: !cat examples/example.json
[{"a": 1, "b": 2, "c": 3},
 {"a": 4, "b": 5, "c": 6},
 {"a": 7, "b": 8, "c": 9}]

pandas.read_json的默认选项假设JSON数组中的每个对象是表格中的一行：

In [69]: data = pd.read_json('examples/example.json')

In [70]: data
Out[70]: 
   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

第7章中关于USDA Food Database的那个例子进一步讲解了JSON数据的读取和处理（包括嵌套记录）。

如果你需要将数据从pandas输出到JSON，可以使用to_json方法：

In [71]: print(data.to_json())
{"a":{"0":1,"1":4,"2":7},"b":{"0":2,"1":5,"2":8},"c":{"0":3,"1":6,"2":9}}

In [72]: print(data.to_json(orient='records'))
[{"a":1,"b":2,"c":3},{"a":4,"b":5,"c":6},{"a":7,"b":8,"c":9}]

XML和HTML：Web信息收集

Python有许多可以读写常见的HTML和XML格式数据的库，包括lxml、Beautiful Soup和html5lib。lxml的速度比较快，但其它的库处理有误的HTML或XML文件更好。

pandas有一个内置的功能，read_html，它可以使用lxml和Beautiful Soup自动将HTML文件中的表格解析为DataFrame对象。为了进行展示，我从美国联邦存款保险公司下载了一个HTML文件（pandas文档中也使用过），它记录了银行倒闭的情况。首先，你需要安装read_html用到的库：

conda install lxml
pip install beautifulsoup4 html5lib

如果你用的不是conda，可以使用pip install lxml。

pandas.read_html有一些选项，默认条件下，它会搜索、尝试解析

标签内的的表格数据。结果是一个列表的DataFrame对象：

In [73]: tables = pd.read_html('examples/fdic_failed_bank_list.html')

In [74]: len(tables)
Out[74]: 1

In [75]: failures = tables[0]

In [76]: failures.head()
Out[76]: 
                      Bank Name             City  ST   CERT  \
0                   Allied Bank         Mulberry  AR     91   
1  The Woodbury Banking Company         Woodbury  GA  11297   
2        First CornerStone Bank  King of Prussia  PA  35312   
3            Trust Company Bank          Memphis  TN   9956   
4    North Milwaukee State Bank        Milwaukee  WI  20364   
                 Acquiring Institution        Closing Date       Updated Date  
0                         Today's Bank  September 23, 2016  November 17, 2016  
1                          United Bank     August 19, 2016  November 17, 2016  
2  First-Citizens Bank & Trust Company         May 6, 2016  September 6, 2016  
3           The Bank of Fayette County      April 29, 2016  September 6, 2016  
4  First-Citizens Bank & Trust Company      March 11, 2016      June 16, 2016

因为failures有许多列，pandas插入了一个换行符\。

这里，我们可以做一些数据清洗和分析（后面章节会进一步讲解），比如计算按年份计算倒闭的银行数：

In [77]: close_timestamps = pd.to_datetime(failures['Closing Date'])

In [78]: close_timestamps.dt.year.value_counts()
Out[78]: 
2010    157
2009    140
2011     92
2012     51
2008     25
       ... 
2004      4
2001      4
2007      3
2003      3
2000      2
Name: Closing Date, Length: 15, dtype: int64

利用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。本书所使用的这些文件实际上来自于一个很大的XML文档。

前面，我介绍了pandas.read_html函数，它可以使用lxml或Beautiful Soup从HTML解析数据。XML和HTML的结构很相似，但XML更为通用。这里，我会用一个例子演示如何利用lxml从XML格式解析数据。

纽约大都会运输署发布了一些有关其公交和列车服务的数据资料（http://www.mta.info/developers/download.html）。这里，我们将看看包含在一组XML文件中的运行情况数据。每项列车或公交服务都有各自的文件（如Metro-North Railroad的文件是Performance_MNR.xml），其中每条XML记录就是一条月度数据，如下所示：

  373889
  
  Metro-North Railroad
  Escalator Availability
  Percent of the time that escalators are operational
  systemwide. The availability rate is based on physical observations performed
  the morning of regular business days only. This is a new indicator the agency
  began reporting in 2009.
  2011
  12
  Service Indicators
  M
  U
  %
  1
  97.00
  
  97.00
  

我们先用lxml.objectify解析该文件，然后通过getroot得到该XML文件的根节点的引用：

from lxml import objectify

path = 'datasets/mta_perf/Performance_MNR.xml'
parsed = objectify.parse(open(path))
root = parsed.getroot()

root.INDICATOR返回一个用于产生各个XML元素的生成器。对于每条记录，我们可以用标记名（如YTD_ACTUAL）和数据值填充一个字典（排除几个标记）：

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)

最后，将这组字典转换为一个DataFrame：

In [81]: perf = pd.DataFrame(data)

In [82]: perf.head()
Out[82]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

XML数据可以比本例复杂得多。每个标记都可以有元数据。看看下面这个HTML的链接标签（它也算是一段有效的XML）：

from io import StringIO
tag = 'Google'
root = objectify.parse(StringIO(tag)).getroot()

现在就可以访问标签或链接文本中的任何字段了（如href）：

In [84]: root
Out[84]: 

In [85]: root.get('href')
Out[85]: 'http://www.google.com'

In [86]: root.text
Out[86]: 'Google'

6.2 二进制数据格式

实现数据的高效二进制格式存储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格式保存到磁盘上的to_pickle方法：

In [87]: frame = pd.read_csv('examples/ex1.csv')

In [88]: frame
Out[88]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

In [89]: frame.to_pickle('examples/frame_pickle')

你可以通过pickle直接读取被pickle化的数据，或是使用更为方便的pandas.read_pickle：

In [90]: pd.read_pickle('examples/frame_pickle')
Out[90]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

注意：pickle仅建议用于短期存储格式。其原因是很难保证该格式永远是稳定的；今天pickle的对象可能无法被后续版本的库unpickle出来。虽然我尽力保证这种事情不会发生在pandas中，但是今后的某个时候说不定还是得“打破”该pickle格式。

pandas内置支持两个二进制数据格式：HDF5和MessagePack。下一节，我会给出几个HDF5的例子，但我建议你尝试下不同的文件格式，看看它们的速度以及是否适合你的分析工作。pandas或NumPy数据的其它存储格式有：

• bcolz：一种可压缩的列存储二进制格式，基于Blosc压缩库。
• Feather：我与R语言社区的Hadley Wickham设计的一种跨语言的列存储文件格式。Feather使用了Apache Arrow的列式内存格式。

使用HDF5格式

HDF5是一种存储大规模科学数组数据的非常好的文件格式。它可以被作为C标准库，带有许多语言的接口，如Java、Python和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。

虽然可以用PyTables或h5py库直接访问HDF5文件，pandas提供了更为高级的接口，可以简化存储Series和DataFrame对象。HDFStore类可以像字典一样，处理低级的细节：

In [92]: frame = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(100)})

In [93]: store = pd.HDFStore('mydata.h5')

In [94]: store['obj1'] = frame

In [95]: store['obj1_col'] = frame['a']

In [96]: store
Out[96]: 

File path: mydata.h5
/obj1                frame        (shape->[100,1])                               
        
/obj1_col            series       (shape->[100])                                 
        
/obj2                frame_table  (typ->appendable,nrows->100,ncols->1,indexers->
[index])
/obj3                frame_table  (typ->appendable,nrows->100,ncols->1,indexers->
[index])

HDF5文件中的对象可以通过与字典一样的API进行获取：

In [97]: store['obj1']
Out[97]: 
           a
0  -0.204708
1   0.478943
2  -0.519439
3  -0.555730
4   1.965781
..       ...
95  0.795253
96  0.118110
97 -0.748532
98  0.584970
99  0.152677
[100 rows x 1 columns]

HDFStore支持两种存储模式，'fixed'和'table'。后者通常会更慢，但是支持使用特殊语法进行查询操作：

In [98]: store.put('obj2', frame, format='table')

In [99]: store.select('obj2', where=['index >= 10 and index <= 15'])
Out[99]: 
           a
10  1.007189
11 -1.296221
12  0.274992
13  0.228913
14  1.352917
15  0.886429

In [100]: store.close()

put是store['obj2'] = frame方法的显示版本，允许我们设置其它的选项，比如格式。

pandas.read_hdf函数可以快捷使用这些工具：

In [101]: frame.to_hdf('mydata.h5', 'obj3', format='table')

In [102]: pd.read_hdf('mydata.h5', 'obj3', where=['index < 5'])
Out[102]: 
          a
0 -0.204708
1  0.478943
2 -0.519439
3 -0.555730
4  1.965781

笔记：如果你要处理的数据位于远程服务器，比如Amazon S3或HDFS，使用专门为分布式存储（比如Apache Parquet）的二进制格式也许更加合适。Python的Parquet和其它存储格式还在不断的发展之中，所以这本书中没有涉及。

如果需要本地处理海量数据，我建议你好好研究一下PyTables和h5py，看看它们能满足你的哪些需求。。由于许多数据分析问题都是IO密集型（而不是CPU密集型），利用HDF5这样的工具能显著提升应用程序的效率。

注意：HDF5不是数据库。它最适合用作“一次写多次读”的数据集。虽然数据可以在任何时候被添加到文件中，但如果同时发生多个写操作，文件就可能会被破坏。

读取Microsoft Excel文件

pandas的ExcelFile类或pandas.read_excel函数支持读取存储在Excel 2003（或更高版本）中的表格型数据。这两个工具分别使用扩展包xlrd和openpyxl读取XLS和XLSX文件。你可以用pip或conda安装它们。

要使用ExcelFile，通过传递xls或xlsx路径创建一个实例：

In [104]: xlsx = pd.ExcelFile('examples/ex1.xlsx')

存储在表单中的数据可以read_excel读取到DataFrame（原书这里写的是用parse解析，但代码中用的是read_excel，是个笔误：只换了代码，没有改文字）：

In [105]: pd.read_excel(xlsx, 'Sheet1')
Out[105]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

如果要读取一个文件中的多个表单，创建ExcelFile会更快，但你也可以将文件名传递到pandas.read_excel：

In [106]: frame = pd.read_excel('examples/ex1.xlsx', 'Sheet1')

In [107]: frame
Out[107]: 
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12     foo

如果要将pandas数据写入为Excel格式，你必须首先创建一个ExcelWriter，然后使用pandas对象的to_excel方法将数据写入到其中：

In [108]: writer = pd.ExcelWriter('examples/ex2.xlsx')

In [109]: frame.to_excel(writer, 'Sheet1')

In [110]: writer.save()

你还可以不使用ExcelWriter，而是传递文件的路径到to_excel：

In [111]: frame.to_excel('examples/ex2.xlsx')

6.3 Web APIs交互

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的办法有不少。一个简单易用的办法（推荐）是requests包（http://docs.python-requests.org）。

为了搜索最新的30个GitHub上的pandas主题，我们可以发一个HTTP GET请求，使用requests扩展库：

In [113]: import requests

In [114]: url = 'https://api.github.com/repos/pandas-dev/pandas/issues'

In [115]: resp = requests.get(url)

In [116]: resp
Out[116]: 

响应对象的json方法会返回一个包含被解析过的JSON字典，加载到一个Python对象中：

In [117]: data = resp.json()

In [118]: data[0]['title']
Out[118]: 'Period does not round down for frequencies less that 1 hour'

data中的每个元素都是一个包含所有GitHub主题页数据（不包含评论）的字典。我们可以直接传递数据到DataFrame，并提取感兴趣的字段：

In [119]: issues = pd.DataFrame(data, columns=['number', 'title',
   .....:                                      'labels', 'state'])

In [120]: issues
Out[120]:
    number                                              title  \
0    17666  Period does not round down for frequencies les...   
1    17665           DOC: improve docstring of function where   
2    17664               COMPAT: skip 32-bit test on int repr   
3    17662                          implement Delegator class
4    17654  BUG: Fix series rename called with str alterin...   
..     ...                                                ...   
25   17603  BUG: Correctly localize naive datetime strings...   
26   17599                     core.dtypes.generic --> cython   
27   17596   Merge cdate_range functionality into bdate_range   
28   17587  Time Grouper bug fix when applied for list gro...   
29   17583  BUG: fix tz-aware DatetimeIndex + TimedeltaInd...   
                                               labels state  
0                                                  []  open  
1   [{'id': 134699, 'url': 'https://api.github.com...  open  
2   [{'id': 563047854, 'url': 'https://api.github....  open  
3                                                  []  open  
4   [{'id': 76811, 'url': 'https://api.github.com/...  open  
..                                                ...   ...  
25  [{'id': 76811, 'url': 'https://api.github.com/...  open  
26  [{'id': 49094459, 'url': 'https://api.github.c...  open  
27  [{'id': 35818298, 'url': 'https://api.github.c...  open  
28  [{'id': 233160, 'url': 'https://api.github.com...  open  
29  [{'id': 76811, 'url': 'https://api.github.com/...  open  
[30 rows x 4 columns]

花费一些精力，你就可以创建一些更高级的常见的Web API的接口，返回DataFrame对象，方便进行分析。

6.4 数据库交互

在商业场景下，大多数数据可能不是存储在文本或Excel文件中。基于SQL的关系型数据库（如SQL Server、PostgreSQL和MySQL等）使用非常广泛，其它一些数据库也很流行。数据库的选择通常取决于性能、数据完整性以及应用程序的伸缩性需求。

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。例如，我将使用SQLite数据库（通过Python内置的sqlite3驱动器）：

In [121]: import sqlite3

In [122]: query = """
   .....: CREATE TABLE test
   .....: (a VARCHAR(20), b VARCHAR(20),
   .....:  c REAL,        d INTEGER
   .....: );"""

In [123]: con = sqlite3.connect('mydata.sqlite')

In [124]: con.execute(query)
Out[124]: 

In [125]: con.commit()

然后插入几行数据：

In [126]: data = [('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
   .....:         ('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
   .....:         ('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]

In [127]: stmt = "INSERT INTO test VALUES(?, ?, ?, ?)"

In [128]: con.executemany(stmt, data)
Out[128]: 

从表中选取数据时，大部分Python SQL驱动器（PyODBC、psycopg2、MySQLdb、pymssql等）都会返回一个元组列表：

In [130]: cursor = con.execute('select * from test')

In [131]: rows = cursor.fetchall()

In [132]: rows
Out[132]: 
[('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
 ('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
 ('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]

你可以将这个元组列表传给DataFrame构造器，但还需要列名（位于光标的description属性中）：

In [133]: cursor.description
Out[133]: 
(('a', None, None, None, None, None, None),
 ('b', None, None, None, None, None, None),
 ('c', None, None, None, None, None, None),
 ('d', None, None, None, None, None, None))

In [134]: pd.DataFrame(rows, columns=[x[0] for x in cursor.description])
Out[134]: 
             a           b     c  d
0      Atlanta     Georgia  1.25  6
1  Tallahassee     Florida  2.60  3
2   Sacramento  California  1.70  5

这种数据规整操作相当多，你肯定不想每查一次数据库就重写一次。SQLAlchemy项目是一个流行的Python SQL工具，它抽象出了SQL数据库中的许多常见差异。pandas有一个read_sql函数，可以让你轻松的从SQLAlchemy连接读取数据。这里，我们用SQLAlchemy连接SQLite数据库，并从之前创建的表读取数据：

In [135]: import sqlalchemy as sqla

In [136]: db = sqla.create_engine('sqlite:///mydata.sqlite')

In [137]: pd.read_sql('select * from test', db)
Out[137]: 
             a           b     c  d
0      Atlanta     Georgia  1.25  6
1  Tallahassee     Florida  2.60  3
2   Sacramento  California  1.70  5

6.5 总结

访问数据通常是数据分析的第一步。在本章中，我们已经学了一些有用的工具。在接下来的章节中，我们将深入研究数据规整、数据可视化、时间序列分析和其它主题。

---

第1章 准备工作
第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter
第3章 Python的数据结构、函数和文件
第4章 NumPy基础：数组和矢量计算
第5章 pandas入门
第6章 数据加载、存储与文件格式
第7章 数据清洗和准备
第8章 数据规整：聚合、合并和重塑
第9章 绘图和可视化
第10章 数据聚合与分组运算
第11章 时间序列
第12章 pandas高级应用
第13章 Python建模库介绍
第14章 数据分析案例
附录A NumPy高级应用
附录B 更多关于IPython的内容（完）

---

你可能感兴趣的:(《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式)

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  在生活中，女人与男人的感悟往往有所不同。人生最大的舞台就是生活，大幕随时都可能拉开，关键是你愿不愿意表演都无法躲避。在生活中，遇事不要急躁，不要急于下结论，尤其生气时不要做决断，要学会换位思考，大事化小小事化了，把复杂的事情尽量简单处理，千万不要把简单的事情复杂化。永远不要扭曲，别人善意，无药可救。昨天是张过期的支票，明天是张信用卡，只有今天才是现金，要善加利用！执着的攀登者不必去与别人比较自己的
• 高级编程--XML+socket练习题 masa010 java开发语言
  1.北京华北2114.8万人上海华东2,500万人广州华南1292.68万人成都华西1417万人（1）使用dom4j将信息存入xml中（2）读取信息，并打印控制台（3）添加一个city节点与子节点（4）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端输入城市ID，服务器响应相应城市信息（5）使用socketTCP协议编写服务端与客户端，客户端要求用户输入city对象，服务端接收并使用dom4j
• 2018-07-23-催眠日作业-#不一样的31天#-66小鹿 小鹿_33
  预言日：人总是在逃避命运的路上，与之不期而遇。心理学上有个著名的名词，叫做自证预言；经济学上也有一个很著名的定律叫做，墨菲定律；在灵修派上，还有一个很著名的法则，叫做吸引力法则。这3个领域的词，虽然看起来不太一样，但是他们都在告诉人们一个现象：你越担心什么，就越有可能会发生什么。同样的道理，你越想得到什么，就应该要积极地去创造什么。无论是自证预言，墨菲定律还是吸引力法则，对人都有正反2个维度的影响
• 回溯 Leetcode 332 重新安排行程 mmaerd Leetcode刷题学习记录leetcode算法职场和发展
  重新安排行程Leetcode332学习记录自代码随想录给你一份航线列表tickets，其中tickets[i]=[fromi,toi]表示飞机出发和降落的机场地点。请你对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从JFK开始。如果存在多种有效的行程，请你按字典排序返回最小的行程组合。例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB
• 每日一题——第九十题 互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练c语言
  题目：判断子串是否与主串匹配#include#include#include//////判断子串是否在主串中匹配//////主串///子串///boolisSubstring(constchar*str,constchar*substr){intlenstr=strlen(str);//计算主串的长度intlenSub=strlen(substr);//计算子串的长度//遍历主字符串，对每个可能得
• Python数据分析与可视化实战指南 William数据分析 pythonpython数据
  在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
• 《庄子.达生9》 钱江潮369
  【原文】孔子观于吕梁，县水三十仞，流沫四十里，鼋鼍鱼鳖之所不能游也。见一丈夫游之，以为有苦而欲死也，使弟子并流而拯之。数百步而出，被发行歌而游于塘下。孔子从而问焉，曰：“吾以子为鬼，察子则人也。请问，‘蹈水有道乎’”曰：“亡，吾无道。吾始乎故，长乎性，成乎命。与齐俱入，与汩偕出，从水之道而不为私焉。此吾所以蹈之也。”孔子曰：“何谓始乎故，长乎性，成乎命？”曰：“吾生于陵而安于陵，故也；长于水而安于
• 水泥质量纠纷案代理词 徐宝峰律师
  贵州领航建设有限公司诉贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司产品质量纠纷案代理词尊敬的审判长、审判员：贵州千里律师事务所接受被告贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司的委托，指派我担任其诉讼代理人，参加本案的诉讼活动。下面，我结合本案事实和相关法律规定发表如下代理意见，供合议庭评议案件时参考：原告应当举证证明其遭受的损失与被告生产的水泥质量的因果关系。首先水泥是一种粉状水硬性无机胶凝材料。加水搅拌后成浆体，能在空气中
• Goolge earth studio 进阶4——路径修改与平滑 陟彼高冈yu Googleearthstudio进阶教程旅游
  如果我们希望在大约中途时获得更多的城市鸟瞰视角。可以将相机拖动到这里并创建一个新的关键帧。camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径，所以当我们通过这个关键帧时，不是一个生硬的角度，而是一个平滑的曲线。camera_target_clip_8路径上有贝塞尔控制手柄，允许我们调整路径的形状。右键单击，我们可以选择“平滑路径”，这是默认的自动平滑算法，或者我们可
• linux中sdl的使用教程,sdl使用入门 Melissa Corvinus linux中sdl的使用教程
  本文通过一个简单示例讲解SDL的基本使用流程。示例中展示一个窗口，窗口里面有个随机颜色快随机移动。当我们鼠标点击关闭按钮时间窗口关闭。基本步骤如下：1.初始化SDL并创建一个窗口。SDL_Init()初始化SDL_CreateWindow()创建窗口2.纹理渲染存储RGB和存储纹理的区别：比如一个从左到右由红色渐变到蓝色的矩形，用存储RGB的话就需要把矩形中每个点的具体颜色值存储下来；而纹理只是一
• 18-115 一切思考不能有效转化为行动，都TM是扯淡！ 成长时间线
  7月25号写了一篇关于为什么会断更如此严重的反思，然而，之后日更仅仅维持了一周，又出现了这次更严重的现象。从8月2号到昨天8月6号，5天！又是5天没有更文！虽然这次断更时间和上次一样，那为什么说这次更严重？因为上次之后就分析了问题的原因，以及应该如何解决，按理说应该会好转，然而，没过几天严重断更的现象再次出现，想想，经过反思，问题依然没有解决与改变，这让我有些担忧。到底是哪里出了问题，难道我就真的
• 山东大学小树林支教调研团青青仓木队——翟晓楠 山东大学青青仓木队
  过了半年，又一次启程，又一次回到支教的初心之地。比起上一次的试探与不安，我更多了一丝稳重与熟练。心境、处境也都随着半个学期的过去而变得不同，半个学期中，身体上的，心理上的，太多的逆境让我变得步履维艰，曲曲折折，弯弯绕绕，我仿佛打不起精神，没有胃口，没有动力。感觉走的不顺畅的时候，支教这个旅程，给了我力量。自告奋勇承担起队长这一职务的我，从组织时的复杂和困难的经历，协调各种问题，从无到有，和校长和队
• 直返最高等级与直返APP：无需邀请码的返利新体验 古楼
  随着互联网的普及和电商的兴起，直返模式逐渐成为一种流行的商业模式。在这种模式下，消费者通过购买产品或服务，获得一定的返利，并可以分享给更多的人。其中，直返最高等级和直返APP是直返模式中的重要概念和工具。本文将详细介绍直返最高等级的概念、直返APP的使用以及与邀请码的关系。【高省】APP（高佣金领导者）是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，百度有几百万篇报道，运行三年，稳定可靠。高省APP，
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• 2020-04-12每天三百字之连接与替代 冷眼看潮
  不知道是不是好为人师，有时候还真想和别人分享一下我对某些现象的看法或者解释。人类社会不断发展进步的过程，就是不断连接与替代的过程。人类发现了火并应用火以后，告别了茹毛饮血的野兽般的原始生活（火烧、烹饪替代了生食）人类用石器代替了完全手工，工具的使用使人类进步一大步。类似这样的替代还有很多，随着科技的发展，有更多的原始的事物被替代，代之以更高效、更先进的技术。在近现代，汽车替代了马车，高速公路和铁路
• 【加密社】Solidity 中的事件机制及其应用 加密社 闲侃区块链智能合约区块链
  加密社引言在Solidity合约开发过程中，事件（Events）是一种非常重要的机制。它们不仅能够让开发者记录智能合约的重要状态变更，还能够让外部系统（如前端应用）监听这些状态的变化。本文将详细介绍Solidity中的事件机制以及如何利用不同的手段来触发、监听和获取这些事件。事件存储的地方当我们在Solidity合约中使用emit关键字触发事件时，该事件会被记录在区块链的交易收据中。具体而言，事件
• 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
  #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
• 利用Requests Toolkit轻松完成HTTP请求 nseejrukjhad http网络协议网络python
  RequestsToolkit的力量：轻松构建HTTP请求Agent在现代软件开发中，API请求是与外部服务交互的核心。RequestsToolkit提供了一种便捷的方式，帮助开发者构建自动化的HTTP请求Agent。本文旨在详细介绍RequestsToolkit的设置、使用和潜在挑战。引言RequestsToolkit是一个强大的工具包，可用于构建执行HTTP请求的智能代理。这对于想要自动化与外
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  整理自js中基础数据结构数组去重问题思考？如何去除数组中重复的项例如数组：[1,3,4,3,5]我们在做去重的时候，一开始想到的肯定是，逐个比较，外面一层循环，内层后一个与前一个一比较，如果是久不将当前这一项放进新的数组，挨个比较完之后返回一个新的去过重复的数组不好的实践方式上述方法效率极低，代码量还多，思考？有没有更好的方法这时候不禁一想当然有了！！！hashtable啊，通过对象的hash办法
• 对于规范和实现，你会混淆吗？ yangshangchuan HotSpot
  昨晚和朋友聊天，喝了点咖啡，由于我经常喝茶，很长时间没喝咖啡了，所以失眠了，于是起床读JVM规范，读完后在朋友圈发了一条信息： JVM Run-Time Data Areas：The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
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  android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来  方便查找   ,  服务器使用的是TomCat   服务器代码;  servlet的使用需要在xml中注册 package servlet; import java.io.IOException; import java.util.Arr
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        1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...       要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成       但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
• 随机数的产生 沐刃青蛟 随机数
  c++中阐述随机数的方法有两种：   一是产生假随机数（不管操作多少次，所产生的数都不会改变）          这类随机数是使用了默认的种子值产生的，所以每次都是一样的。   //默认种子 for (int i = 0; i < 5; i++) { cout<<
• PHP检测函数所在的文件名 IT独行者 PHP函数
  很简单的功能，用到PHP中的反射机制，具体使用的是ReflectionFunction类，可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。 代码：   [php]   view plain copy // Filename: functions.php    <?php&nbs
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  银行各系统功能简介 　 业务系统 核心业务系统 业务功能包括：总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准，将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用，按费用类型计算应收、应付金额，经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
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      最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大，安装了它，在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了，按照别人给的教程开始安装，奶奶的怎么也安装不上！ 第一步：官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy! 第二部：解压这个压缩文件，会看到一个setup.p
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  1 php中的创建数组 $product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不  是函数 2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中，可以使用range()函数来自动创建数组 $numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $numbers=range(1,10,
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  安装python2.7 1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz 2、复制解压 #mkdir -p /opt/usr/python #cp  /opt/soft/Python-2
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  //java异常  /* 1，了解java 中的异常处理机制，有三种操作 a,声明异常  b,抛出异常  c,捕获异常 2，学会使用try-catch-finally来处理异常 3，学会如何声明异常和抛出异常 4，学会创建自己的异常   */   //2，学会使用try-catch-finally来处理异常  
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          参加敏捷培训时，教练提到Junit4的Runner和Rule，于是特上网查一下，发现很多都讲的太理论，或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下，搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。         文章地址：http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
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  1. 副本集的特性   1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)   2)Primary挂了之后，从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器，继续工作，这就解决了单点故障，因此，在这种情况下，MongoDB集群能够继续工作   3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来   2
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  Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners: 1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
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• No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法 byalias xml
  方法一：常用方法   关闭XML验证 工具栏：windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。 方法二：（个人推荐） 添加 内容如下 <?xml version=
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  备份MySQL数据库的命令，可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。 mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件 备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。 mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
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      之前在没有接触到云计算之前，只是对云计算有一点点模糊的概念，觉得这是一个很高大上的东西，似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧，并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解，至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。     我先说说GFS   &n
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• Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 dcj3sjt126com 编程
    判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得
• Android学习之路 dcj3sjt126com Android学习
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• 【精典】数据库相关相关 gengzg 数据库
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• 自动补全 huyana_town 自动补全
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• ViewPager刷新单个页面的方法 lovelease androidviewpagertag刷新
    使用ViewPager做滑动切换图片的效果时，如果图片是从网络下载的，那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程，然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新，但是viewpager不同于listview，你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
• 利用按位取反（~）从复合枚举值里清除枚举值 草料场 enum
  以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。   如果需要同时有多种效果， 如：“粗体”和“下划线”的效果，可以用按位或（|） FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;   如果需要去除 style 里的某一种效果，
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  　　随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。 　　一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
• hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装 wangzhezichuan DAOHibernate
  /** * <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p> * <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p> * @param calzz * @param sql * @return * <p>创建人：王川</p> * <p>创建时间：Jul

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