Python 数据分析三剑客之 Pandas（十）：数据读写

CSDN 课程推荐：《迈向数据科学家：带你玩转Python数据分析》，讲师齐伟，苏州研途教育科技有限公司CTO，苏州大学应用统计专业硕士生指导委员会委员；已出版《跟老齐学Python：轻松入门》《跟老齐学Python：Django实战》、《跟老齐学Python：数据分析》和《Python大学实用教程》畅销图书。

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Pandas 系列文章：

• Python 数据分析三剑客之 Pandas（一）：认识 Pandas 及其 Series、DataFrame 对象
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（二）：Index 索引对象以及各种索引操作
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（三）：算术运算与缺失值的处理
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（四）：函数应用、映射、排序和层级索引
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（五）：统计计算与统计描述
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（六）：GroupBy 数据分裂、应用与合并
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（七）：合并数据集
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（八）：数据重塑、重复数据处理与数据替换
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（九）：时间序列
• Python 数据分析三剑客之 Pandas（十）：数据读写

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另有 NumPy、Matplotlib 系列文章已更新完毕，欢迎关注：

• NumPy 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780393.html
• Matplotlib 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780418.html

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推荐学习资料与网站（博主参与部分文档翻译）：

• NumPy 官方中文网：https://www.numpy.org.cn/
• Pandas 官方中文网：https://www.pypandas.cn/
• Matplotlib 官方中文网：https://www.matplotlib.org.cn/
• NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表：https://github.com/TRHX/Python-quick-reference-table

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本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。
博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/
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【01x00】读取数据

Pandas 提供了一些用于将表格型数据读取为 DataFrame 对象的函数。常见方法如下：

Pandas 官方对 IO 工具的介绍：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html

函数	描述
read_csv	从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号
read_table	从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符（'\t'）
read_fwf	读取定宽列格式数据（没有分隔符）
read_clipboard	读取剪贴板中的数据，可以看做 read_table 的剪贴板版本。在将网页转换为表格时很有用
read_excel	从 Excel XLS 或 XLSX file 读取表格数据
read_hdf	读取 pandas写的 HDF5 文件
read_html	读取 HTML 文档中的所有表格
read_json	读取 JSON（ JavaScript Object Notation）字符串中的数据
read_msgpack	读取二进制格式编码的 pandas 数据（Pandas v1.0.0 中已删除对 msgpack 的支持，建议使用 pyarrow）
read_pickle	读取 Python pickle 格式中存储的任意对象
read_sas	读取存储于 SAS 系统自定义存储格式的 SAS 数据集
read_sql	（使用 SQLAlchemy）读取 SQL 查询结果为 pandas 的 DataFrame
read_stata	读取 Stata 文件格式的数据集
read_feather	读取 Feather 二进制格式文件

以下以 read_csv 和 read_table 为例，它们的参数多达 50 多个，具体可参见官方文档：

read_csv：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html

read_table：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.html

常用参数：

参数	描述
path	表示文件系统位置、URL、文件型对象的字符串
sep / delimiter	用于对行中各字段进行拆分的字符序列或正则表达式
header	用作列名的行号，默认为 0（第一行），如果没有 header 行就应该设置为 None
index_col	用作行索引的列编号或列名。可以是单个名称、数字或由多个名称、数字组成的列表（层次化索引）
names	用于结果的列名列表，结合 header=None
skiprows	需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）
na_values	指定一组值，将该组值设置为 NaN（缺失值）
comment	用于将注释信息从行尾拆分出去的字符（一个或多个）
parse_dates	尝试将数据解析为日期，默认为 False。如果为 True，则尝试解析所有列。此外，还可以指定需要解析的一组列号或列名。 如果列表的元素为列表或元组，就会将多个列组合到一起再进行日期解析工作（例如，日期、时间分别位于两个列中）
keep_date_col	如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为 False
converters	由列号 / 列名跟函数之间的映射关系组成的字典。例如，{'foo': f} 会对 foo 列的所有值应用函数 f
dayfirst	当解析有歧义的日期时，将其看做国际格式（例如，7/6/2012 —> June 7,2012），默认为 Fase
date_parser	用于解析日期的函数
nrows	需要读取的行数（从文件开始处算起）
iterator	返回一个 TextParser 以便逐块读取文件
chunksize	文件块的大小（用于迭代）
skip_footer	需要忽略的行数（从文件末尾处算起）
verbose	打印各种解析器输出信息，比如“非数值列中缺失值的数量”等
encoding	用于 unicode 的文本编码格式。例如，“utf-8” 表示用 UTF-8 编码的文本
squeeze	如果数据经解析后仅含一列，则返回 Series
thousands	千分位分隔符，如 , 或 .

【01x01】简单示例

首先创建一个 test1.csv 文件：

使用 read_csv 方法将其读出为一个 DataFrame 对象：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test1.csv')
>>> obj
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12  python
>>> 
>>> type(obj)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

前面的 csv 文件是以逗号分隔的，可以使用 read_table 方法并指定分隔符来读取：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.read_table(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test1.csv', sep=',')
>>> obj
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12  python

【01x02】header / names 定制列标签

以上示例中第一行为列标签，如果没有单独定义列标签，使用 read_csv 方法也会默认将第一行当作列标签：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test2.csv')
>>> obj
   1   2   3   4   hello
0  5   6   7   8   world
1  9  10  11  12  python

避免以上情况，可以设置 header=None，Pandas 会为其自动分配列标签：

>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test2.csv', header=None)
   0   1   2   3       4
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12  python

也可以使用 names 参数自定义列标签，传递的是一个列表：

>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test2.csv', names=['a', 'b', 'c', 'd', 'message'])
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12  python

【01x03】index_col 指定列为行索引

index_col 参数可以指定某一列作为 DataFrame 的行索引，传递的参数是列名称，在以下示例中，会将列名为 message 的列作为 DataFrame 的行索引：

>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test2.csv', 
				names=['a', 'b', 'c', 'd', 'message'], 
				index_col='message')
         a   b   c   d
message               
hello    1   2   3   4
world    5   6   7   8
python   9  10  11  12

如果需要构造多层索引的 DataFrame 对象，则只需传入由列编号或列名组成的列表即可：

>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test3.csv', index_col=['key1', 'key2'])
           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

【01x04】sep 指定分隔符

在 read_table 中，sep 参数用于接收分隔符，如果遇到不是用固定的分隔符去分隔字段的，也可以传递一个正则表达式作为 read_table 的分隔符，如下面的 txt 文件数据之间是由不同的空白字符间隔开的：

>>> import pandas as pd
>>> pd.read_table(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test1.txt', sep='\s+')
            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

【01x05】skiprows 忽略行

skiprows 参数可用于设置需要忽略的行数，或需要跳过的行号列表，在下面的示例中，读取文件时选择跳过第1、3、4行（索引值分别为0、2、3）：

>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test4.csv', skiprows=[0, 2, 3])
   a   b   c   d message
0  1   2   3   4   hello
1  5   6   7   8   world
2  9  10  11  12  python

【01x06】na_values 设置缺失值

当文件中出现了空字符串或者 NA 值，Pandas 会将其标记成 NaN（缺失值），同样也可以使用 isnull 方法来判断结果值是否为缺失值：

>>> import pandas as pd
>>> obj = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> obj
  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  python
>>> 
>>> pd.isnull(obj)
   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 方法可以传递一组值，将这组值设置为缺失值，如果传递的为字典对象，则字典的各值将被设置为 NaN：

>>> import pandas as pd
>>> obj1 = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> obj1
  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  python
>>> 
>>> obj2 = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv', na_values=['1', '12'])
>>> obj2
  something    a   b     c    d message
0       one  NaN   2   3.0  4.0     NaN
1       two  5.0   6   NaN  8.0   world
2     three  9.0  10  11.0  NaN  python
>>> 
>>> sentinels = {'message': ['python', 'world'], 'something': ['two']}
>>> obj3 = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv', na_values=sentinels)
>>> obj3
  something  a   b     c   d  message
0       one  1   2   3.0   4      NaN
1       NaN  5   6   NaN   8      NaN
2     three  9  10  11.0  12      NaN

【01x07】nrows / chunksize 行与块

以下 test6.csv 文件中包含 50 行数据：

可以设置 pd.options.display.max_rows 来紧凑地显示指定行数的数据：

>>> import pandas as pd
>>> pd.options.display.max_rows = 10
>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test6.csv')
         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
..       ...       ...       ...       ...  ..
45  2.311896 -0.417070 -1.409599 -0.515821   L
46 -0.479893 -0.633419  0.745152 -0.646038   E
47  0.523331  0.787112  0.486066  1.093156   K
48 -0.362559  0.598894 -1.843201  0.887292   G
49 -0.096376 -1.012999 -0.657431 -0.573315   0

[50 rows x 5 columns]

通过 nrows 参数可以读取指定行数：

>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test6.csv', nrows=5)
        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）：

>>> import pandas as pd
>>> chunker = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test6.csv', chunksize=50)
>>> chunker
<pandas.io.parsers.TextFileReader object at 0x07A20D60>

返回的 TextParser 对象，可以根据 chunksize 对文件进行逐块迭代。以下示例中，对 test6.csv 文件数据进行迭代处理，将值计数聚合到 “key” 列中：

>>> import pandas as pd
>>> chunker = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test6.csv', chunksize=50)
>>> tot = pd.Series([], dtype='float64')
>>> for piece in chunker:
	tot = tot.add(piece['key'].value_counts(), fill_value=0)

	
>>> tot = tot.sort_values(ascending=False)
>>> tot[:10]
G    6.0
E    5.0
B    5.0
L    5.0
0    5.0
K    4.0
A    4.0
R    4.0
C    2.0
Q    2.0
dtype: float64

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【02x00】写入数据

Pandas 提供了一些用于将表格型数据读取为 DataFrame 对象的函数。常见方法如下：

函数	描述
to_csv	将对象写入逗号分隔值（csv）文件
to_clipboard	将对象复制到系统剪贴板
to_excel	将对象写入 Excel 工作表
to_hdf	使用 HDFStore 将包含的数据写入 HDF5 文件
to_html	将 DataFrame 呈现为 HTML 表格
to_json	将对象转换为 JSON（ JavaScript Object Notation）字符串
to_msgpack	将对象写入二进制格式编码的文件（Pandas v1.0.0 中已删除对 msgpack 的支持，建议使用 pyarrow）
to_pickle	Pickle（序列化）对象到文件
to_sql	将存储在 DataFrame 中的数据写入 SQL 数据库
to_stata	将 DataFrame 对象导出为 Stata 格式
to_feather	将 DataFrames 写入 Feather 二进制格式文件

以下以 to_csv 为例，它的参数同样多达 50 多个，具体可参见官方文档：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.to_csv.html

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.to_csv.html

【02x01】简单示例

以之前的 test5.csv 文件为例，先读出数据，再将数据写入另外的文件：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> data
  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  python
>>> 
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out1.csv')

【02x02】sep 指定分隔符

sep 参数可用于其他分隔符：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> data
  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  python
>>>
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out2.csv', sep='|')

【02x03】na_rep 替换缺失值

na_rep 参数可将缺失值（NaN）替换成其他字符串：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> data
  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  python
>>> 
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out3.csv', na_rep='X')

【02x04】index / header 行与列标签

设置 index=False, header=False，可以禁用行标签与列标签：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> data
  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  python
>>> 
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out4.csv', index=False, header=False)

还可以传入列表来重新设置列标签：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> data
  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  python
>>> 
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out5.csv', header=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

【02x05】columns 指定列

可以通过设置 columns 参数，只写入部分列，并按照指定顺序排序：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.read_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\test5.csv')
>>> data
  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  python
>>> 
>>> data.to_csv(r'C:\Users\TanRe\Desktop\out6.csv', columns=['c', 'b', 'a'])

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