pandas教程：Reading and Writing Data in Text Format (以文本格式读取和写入数据)

Chapter 6 Data Loading, Storage, and File Formats（数据加载，存储，文件格式）

input和output大多可以分为几类：读取文本文件或其他一些存储在磁盘上的格式，从数据库加载数据，利用web API来获取网络资源。

6.1 Reading and Writing Data in Text Format (以文本格式读取和写入数据)

pandas有很多用来读取表格式数据作为dataframe的函数，下面列出来一些。其中read_csv和read_tabel是最经常用到的：

这里我们给出这些函数的大致功能，就是把test data变为dataframe。这些函数的一些可选参数有以下几类：

• Indexing（索引）

  能把返回的一列或多列作为一个dataframe。另外也可以选择从文件中获取列名或完全不获取列名

• Type inference and data conversion(类型推测和数据转换)

  这个包括用户自己定义的转换类型和缺失值转换

• Datetime parsing（日期解析）

  包含整合能力，可以把多列中的时间信息整合为一列

• Iterating（迭代）

  支持对比较大的文件进行迭代

• Unclean data issues（未清洗的数据问题）

  跳过行或柱脚，评论，或其他一些小东西，比如csv中的逗号

因为现实中的数据非常messy（杂乱），所以有一些数据加载函数（特别是read_csv）的轩轩也变得越来越多。对于众多参数感觉不知所措是正常的（read_csv有超过50个参数）。具体的可以去看pandas官网给出的例子。

一些函数，比如pandas.read_csv实现type inference，因为column data type不是数据类型的一种。这意味着我们没有必要指定哪些columns是数值，哪些是整数，哪些是字符串。其他一些数据格式，比如HDF5，数据类型是在格式里的。

先来一个CSV文件热热身（CSV文件指的是用逗号隔开数据的文件）：

!cat ../examples/ex1.csv

a,b,c,d,message
1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo

cat是unix下的一个shell command。如果是用windows，用type代替cat

import pandas as pd

df = pd.read_csv('../examples/ex1.csv')
df

	a	b	c	d	message
0	1	2	3	4	hello
1	5	6	7	8	world
2	9	10	11	12	foo

我们也可以用read_table来指定分隔符：

pd.read_table('../examples/ex1.csv', sep=',')

	a	b	c	d	message
0	1	2	3	4	hello
1	5	6	7	8	world
2	9	10	11	12	foo

一个文件不会总是有header row(页首行)，考虑下面的文件：

!cat ../examples/ex2.csv

1,2,3,4,hello
5,6,7,8,world
9,10,11,12,foo

读取这样的文件，设定column name:

pd.read_csv('../examples/ex2.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	foo

pd.read_csv('../examples/ex2.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	foo

如果想要从多列从构建一个hierarchical index(阶层型索引)，传入一个包含列名的list：

!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

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

		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

在一些情况下，一个table可能没有固定的分隔符，用空格或其他方式来分隔。比如下面这个文件：

list(open('../examples/ex3.txt'))

['            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']

可以看到区域是通过不同数量的空格来分隔的。这种情况下，可以传入一个正则表达式给read_table来代替分隔符。用正则表达式为\s+，我们得到：

result = pd.read_table('../examples/ex3.txt', sep='\s+')
result

	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

因为列名比行的数量少，所以read_table推测第一列应该是dataframe的index。

这个解析器功能有很多其他参数能帮你解决遇到文件格式异常的问题（可以见之后的表格）。比如，我们要跳过第一、三、四行，使用skiprows:

!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

pd.read_csv('../examples/ex4.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	foo

对于缺失值，pandas使用一些sentinel value(标记值)来代表，比如NA和NULL：

!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

result = pd.read_csv('../examples/ex5.csv')
result

	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

pd.isnull(result)

	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选项能把我们传入的字符识别为NA，导入必须是list：

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

	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

我们还可以给不同的column设定不同的缺失值标记符，这样的话需要用到dict：

sentinels = {'message': ['foo', 'NA'],
             'something': ['two']}
# 把message列中的foo和NA识别为NA，把something列中的two识别为NA

pd.read_csv('../examples/ex5.csv', na_values=sentinels)

	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

1 Reading Text Files in Pieces（读取一部分文本）

对于一些比较大的文件，我们想要一次读取一小部分，或者每次迭代一小部分。在我们看一个比较大的文件前，先设置一下pandas中显示的数量：

pd.options.display.max_rows = 10

result = pd.read_csv('../examples/ex6.csv')
result

	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 × 5 columns

如果只是想要读取前几行（不读取整个文件），指定一下nrows:

pd.read_csv('../examples/ex6.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

读取文件的一部分，可以指定chunksize:

chunker = pd.read_csv('../examples/ex6.csv', chunksize=1000)

chunker

pandas返回的TextParser object能让我们根据chunksize每次迭代文件的一部分。比如，我们想要迭代ex6.csv, 计算key列的值的综合：

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)

tot[:10]

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有一个get_chunk方法，能返回任意大小的数据片段：

chunker = pd.read_csv('../examples/ex6.csv', chunksize=1000)

chunker.get_chunk(10)

	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
5	1.817480	0.742273	0.419395	-2.251035	Q
6	-0.776764	0.935518	-0.332872	-1.875641	U
7	-0.913135	1.530624	-0.572657	0.477252	K
8	0.358480	-0.497572	-0.367016	0.507702	S
9	-1.740877	-1.160417	-1.637830	2.172201	G

2 Writing Data to Text Format (写入数据到文本格式)

可以输出位csv格式：

data = pd.read_csv('../examples/ex5.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	foo

data.to_csv('../examples/out.csv')

!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

其他一些分隔符也可以使用（使用sys.stdout可以直接打印文本，方便查看效果）：

import sys

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

缺失值会以空字符串打印出来，我们可以自己设定缺失值的指定符：

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

如果不指定，行和列会被自动写入。当然也可以设定为不写入：

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

你可以指定只读取一部分列，并按你选择的顺序读取：

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：

import numpy as np

dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=7)

ts = pd.Series(np.arange(7), index=dates)

ts.to_csv('../examples/tseries.csv')

!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

3 Working with Delimited Formats

对于大部分磁盘中的表格型数据，用pandas.read_table就能解决。不过，有时候一些人工的处理也是需要的。

当然，有时候，一些格式不正确的行能会把read_table绊倒。为了展示一些基本用法，这里先考虑一个小的CSV文件：

!cat ../examples/ex7.csv

"a","b","c"
"1","2","3"
"1","2","3"

对于单个字符的分隔符，可以使用python内建的csv方法。只要给csv.reader一个打开的文件即可：

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

迭代这个reader:

for line in reader:
    print(line)

['a', 'b', 'c']
['1', '2', '3']
['1', '2', '3']

接下来，我们可以根据自己的需要来处理数据。一步步来，首先，把文件读取成一个list of lines:

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

把lines分成header line和data lines：

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

然后我们可以用一个字典表达式来构造一个有列的字典，以及用zip(\*values)反转行为列：

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

{'a': ('1', '1'), 'b': ('2', '2'), 'c': ('3', '3')}

header

['a', 'b', 'c']

print([x for x in zip(*values)])

[('1', '1'), ('2', '2'), ('3', '3')]

CSV有很多功能。我们可以定义一个新的分隔符格式，比如字符串的引号，行结束时的回车，这里我们利用csv.Dialect来构造一个子类：

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

f = open('../examples/ex7.csv')    
reader = csv.reader(f, dialect=my_dialect)

for line in reader:
    print(line)

['a,"b","c"']
['1,"2","3"']
['1,"2","3"']

当然，也可以设定一个分隔符参数给csv.reader，而不用单独定义一个子类：

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

for line in reader:
    print(line)
    
f.close()

对于一些更复杂的文件，比如用多种字符来做分隔符，就不能知网用csv模块来处理了。这种情况下，要先做string的split，或者用re.split

写入的话，可以用csv.write。它可以写入与csv.reader中设定一样的文件：

with open('../examples/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'))

!cat ../examples/mydata.csv 

one;two;three
1;2;3
4;5;6
7;8;9

4 JSON Data

JSON (short for JavaScript Object Notation)已经是发送HTTP请求的标准数据格式了。这种格式比起表个性的CSV更自由一些：

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"]}] 
} 
"""

JSON是很接近python代码的，除了他的缺失值为null和一些其他的要求。基本的类型是object(dicts), array(lists), strings, numbers, booleans, and nulls. 所以的key必须是string。有很多读取JSON的库，这里用json，它也是python内建的库。把JSON string变为python格式，用json.loads:

import json

result = json.loads(obj)
result

{'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']}]}

使用json.dumps，可以把python object转换为JSON：

asjson = json.dumps(result)

如何把JSON转变为DataFrame或其他一些结构呢。可以把a list of dicts（JSON object）传给DataFrame constructor而且可以自己指定传入的部分：

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

	name	age
0	Scott	30
1	Katie	38

pandas.read_json可以自动把JSON数据转变为series或DataFrame：

!cat ../examples/example.json

[{"a": 1, "b": 2, "c": 3},
 {"a": 4, "b": 5, "c": 6},
 {"a": 7, "b": 8, "c": 9}]

5, “c”: 6},
{“a”: 7, “b”: 8, “c”: 9}]

pandas.read_json假设JSON数组中的每一个Object，是表格中的一行：

data = pd.read_json('../examples/example.json')
data

	a	b	c
0	1	2	3
1	4	5	6
2	7	8	9

如果想要输出结果为JSON，用to_json方法：

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}}

print(data.to_json(orient='records'))

[{"a":1,"b":2,"c":3},{"a":4,"b":5,"c":6},{"a":7,"b":8,"c":9}]

orient='records'表示输出的数据结构是 列->值 的形式：

records : list like [{column -> value}, ... , {column -> value}]

5 XML and HTML: Web Scraping (网络爬取)

python有很多包用来读取和写入HTML和XML格式。比如:lxml, Beautiful Soup, html5lib。其中lxml比较快，其他一些包则能更好的处理一些复杂的HTML和XML文件。

pandas有一个内建的函数，叫read_html, 这个函数利用lxml和Beautiful Soup这样的包来自动解析HTML，变为DataFrame。这里我们必须要先下载这些包才能使用read_html:

conda install lxml 
pip install beautifulsoup4 html5lib

pandas.read_html函数有很多额外选项，但是默认会搜索并试图解析含有tag的表格型数据。结果是a list of dataframe:

tables = pd.read_html('../examples/fdic_failed_bank_list.html')

len(tables)

1

tables

[                             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   
 ..                                 ...              ...  ..    ...   
 542                 Superior Bank, FSB         Hinsdale  IL  32646   
 543                Malta National Bank            Malta  OH   6629   
 544    First Alliance Bank & Trust Co.       Manchester  NH  34264   
 545  National State Bank of Metropolis       Metropolis  IL   3815   
 546                   Bank of Honolulu         Honolulu  HI  21029   
 
                    Acquiring Institution        Closing Date  \
 0                           Today's Bank  September 23, 2016   
 1                            United Bank     August 19, 2016   
 2    First-Citizens Bank & Trust Company         May 6, 2016   
 3             The Bank of Fayette County      April 29, 2016   
 4    First-Citizens Bank & Trust Company      March 11, 2016   
 ..                                   ...                 ...   
 542                Superior Federal, FSB       July 27, 2001   
 543                    North Valley Bank         May 3, 2001   
 544  Southern New Hampshire Bank & Trust    February 2, 2001   
 545              Banterra Bank of Marion   December 14, 2000   
 546                   Bank of the Orient    October 13, 2000   
 
           Updated Date  
 0    November 17, 2016  
 1    November 17, 2016  
 2    September 6, 2016  
 3    September 6, 2016  
 4        June 16, 2016  
 ..                 ...  
 542    August 19, 2014  
 543  November 18, 2002  
 544  February 18, 2003  
 545     March 17, 2005  
 546     March 17, 2005  
 
 [547 rows x 7 columns]]

failures = tables[0]
failures.head()

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

这里我们做一些数据清洗和分析，比如按年计算bank failure的数量：

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

close_timestamps.dt.year.value_counts()

2010    157
2009    140
2011     92
2012     51
2008     25
       ... 
2004      4
2001      4
2007      3
2003      3
2000      2
Name: Closing Date, dtype: int64

Parsing XML with lxml.objectify

XML(eXtensible Markup Language)是另一种常见的数据格式，支持阶层型、嵌套的数据。这里我们演示如何用lxml来解析一个XML格式文件。

纽约都会交通局发布了巴士和地铁的时间表。每一个地跌或巴士都有一个不同的文件（比如Performance_NNR.xml对应Metro-North Railroad）:

  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 
   

使用lxml.objectify,我们可以解析文件，通过getroot，得到一个指向XML文件中root node的指针：

from lxml import objectify

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

root.INDICATOR 返回一个生成器，每次调用能生成一个XML元素。每一个记录，我们产生一个dict，tag name(比如YTD_ACTUAL)作为字典的key：

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)

然后我们把这个dict变为DataFrame：

perf = pd.DataFrame(data)
perf.head()

	AGENCY_NAME	CATEGORY	DESCRIPTION	FREQUENCY	INDICATOR_NAME	INDICATOR_UNIT	MONTHLY_ACTUAL	MONTHLY_TARGET	PERIOD_MONTH	PERIOD_YEAR	YTD_ACTUAL	YTD_TARGET
0	Metro-North Railroad	Service Indicators	Percent of commuter trains that arrive at thei...	M	On-Time Performance (West of Hudson)	%	96.9	95	1	2008	96.9	95
1	Metro-North Railroad	Service Indicators	Percent of commuter trains that arrive at thei...	M	On-Time Performance (West of Hudson)	%	95	95	2	2008	96	95
2	Metro-North Railroad	Service Indicators	Percent of commuter trains that arrive at thei...	M	On-Time Performance (West of Hudson)	%	96.9	95	3	2008	96.3	95
3	Metro-North Railroad	Service Indicators	Percent of commuter trains that arrive at thei...	M	On-Time Performance (West of Hudson)	%	98.3	95	4	2008	96.8	95
4	Metro-North Railroad	Service Indicators	Percent of commuter trains that arrive at thei...	M	On-Time Performance (West of Hudson)	%	95.8	95	5	2008	96.6	95

XML数据能得到比这个例子更复杂的情况。每个tag都有数据。比如一个而HTML链接，也是一个有效的XML：

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

我们可以访问任何区域的tag(比如href)：

root

root.get('href')

'http://www.google.com'

root.text

'Google'