Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)

数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)"/>

Pandas数据分析①——数据读取（CSV/TXT/JSON)

Pandas系列目录如下：
Pandas数据分析②——数据清洗（重复值/缺失值/异常值）
Pandas数据分析③——数据规整1（索引和列名调整/数据内容调整/排序）
Pandas数据分析④——数据规整2（数据拼接/透视)
Pandas数据分析⑥——数据分析实例（货品送达率与合格率/返修率/拒收率）
Pandas数据分析⑦——数据分析实例2（泰坦尼克号生存率分析）

Pandas读取的文件主要有CSV,TXT和JSON，今天就整理了这3种文件格式的读取和导出代码，及详细的参数讲解（文末有大礼赠送）

一、CSV读取和导出

1、基本参数

pd.read_csv(filepath,encoding,sep,header,names,usecols,index_col,skiprows,nrows……）
filepath：文件存储路径，可以用r""进行非转义限定，路径最好是纯英文（文件名也是），不然会经常碰到编码不对的问题，最方便是直接将文件存储在pandas默认的路径下，则直接输入文件名即可
encoding:pandas默认编码是utf-8，如果同样读取默认uft-8的txt或者json格式，则可以忽略这个参数，如果是csv，且数据中有中文时，则要指定encoding=‘gbk’
sep:指定分割符形式，CSV默认逗号分割，可以忽略这个参数，如果是其它分割方式，则要填写
header: 指定第一行是否是列名，通常有三种用法，忽略或header=0(表示数据第一行为列名），header=None（表明数据没有列名），常与names搭配使用
names: 指定列名，通常用一个字符串列表表示，当header=0时，用names可以替换掉第数据中的第一行作为列名，如果header=None，用names可以增加一行作为列名，如果没有header参数时，用names会增加一行作为列名，原数据的第一行仍然保留
usecols:一个字符串列表，可以指定读取的列名
index_col: 一个字符串列表，指定哪几列作为索引
skiprows: 跳过多少行再读取数据，通常是数据不太干净，需要去除掉表头才会用到
nrows: 仅读取多少行，后面的处理也都仅限于读取的这些行

2、读取代码
① 用header=0或忽略header，读取数据一模一样

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',header=0)
print(data.head())

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk')
print(data.head())

② 加上header=None，会默认添加上从0开始的列；

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',header=None)
print(data.head())

③ 如果数据本来有列名，则忽略header这个参数即可，如果本身没有列名，或者有但是想替换，用names替换

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',header=0,names=list('abcdefghij'))
print(data.head())

④ 想指定订单号和订单行为索引，用index_col

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',header=0,index_col=['订单号', '订单行'])
print(data.head())

⑤ 想仅读取订单号和订单行，用usecols

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',header=0, usecols=['订单号','订单行'])
print(data.head())

⑥想仅读取前100行数据，用nrows

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',header=0,index_col=['订单号', '订单行'],nrows=3)
print(data.head())

⑦ 想跳过前100行数据，用skiprows,记得要加上names指定列名， 不然会默认剩下的第一行数据为列名

data = pd.read_csv('data.csv',encoding='gbk',skiprows=100,names=list('abcdefghij'))
print(data.head())

3、导出代码

data.to_csv('data1.csv', encoding='gbk',columns=list('abcd'),header=False,index=False)

注意事项：
columns可以指定存入的子集，index=False和header=False，是指不存入行索引和列索引

二、TXT读取和导出

1、基本参数
pd.read_table()
参数与csc一致，其中要注意的是txt格式可能会有多种分割符号，sep用正则表达式’\s+’，可以匹配多种分割符号

2、读取代码

data = pd.read_table('data.txt',sep='\s+',encoding='utf-8',header=0,names='abcdefghij',index_col=['a','b'],usecols=list('abcdefg'))
print(data.head())

3、导出代码
与csv一致,只是输入文件格式由csv改为txt即可

data = pd.read_table('data.txt',sep='\s+',encoding='utf-8',header=0,names='abcdefghij',index_col=['a','b'],usecols=list('abcdefg'))
print(data.head())
data.to_csv('data1.txt', sep='\t', header=True,index=True)

三、JSON读取和导出

①python自带方式

先用with open打开文件，然后用json.loads将文件读取到data中，最后用pd_Dataframe转换成Dataframe格式即可

with open('data.json') as f:data = json.loads(f.read())data1 = pd.DataFrame(data,columns=['订单号','订单行', '销售时间', '交货时间', '销售金额'])
print(data1.head())

② pandas读取方式

pd.read_json(filepath,orient,typ…）
filepath：与其余2种一样
orient: 可选择 split,index,column,value,records,None，区别在于数据的组成结果不同
split—— dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}
有索引，有列字段，和数据矩阵构成的json格式。key名称只能是index,columns和data，不能省略

data = '{"index":[1,2], "columns": ["a","b"],"data": [[1,2],[4,5]]}'
data = pd.read_json(data,orient='split')print(data.head())

records: list like [{column -> value}, … , {column -> value}]
最常见的就是列表，列表中的每一项都是列字段与值构成的字典，可省略

data = '[{"a":1, "b":2},{"a": 2,"b": 4}]'
data = pd.read_json(data,orient='records')
print(data.head())

index or column:dict like {index -> {column -> value}} or {column -> {index -> value}}
词典嵌套，index则指定外键为索引，内键为列，column相反，不能省略

data = '{"a":{"haha":1, "lolo":2},"b": {"haha": 2,"lolo": 4}}'
data = pd.read_json(data,orient='index')
print(data.head())

data = '{"a":{"haha":1, "lolo":2},"b": {"haha": 2,"lolo": 4}}'
data = pd.read_json(data,orient='columns')
print(data.head())

values: 就是最常见的嵌套列表，可省略

data = '[[1,2], [3,4],[5,6]]'
data = pd.read_json(data,orient='values')
print(data.head())

2、读取代码
json文件属于values格式，可省略orient参数

 data = pd.read_json('data.json',orient='values')
print(data.head())

3、导出代码
导出跟读取一样，可以通过orient参数设定上述几种你想要存储的格式，且读取和存储的orient可以完全不一样

data = '{"index":[1,2], "columns": ["a","b"],"data": [[1,2],[4,5]]}'
data = pd.read_json(data,orient='split')
print(data.head())
data.to_json('data2.json',orient='records')

data = '[{"a":1, "b":2},{"a": 2,"b": 4}]'
data = pd.read_json(data,orient='records')
print(data.head())
data.to_json('data2.json',orient='values')

data = '{"a":{"haha":1, "lolo":2},"b": {"haha": 2,"lolo": 4}}'
data = pd.read_json(data)
print(data.head())
data.to_json('data2.json',orient='index')

data = '[[1,2], [3,4],[5,6]]'
data = pd.read_json(data,orient='values')
print(data.head())
data.to_json('data2.json',orient='split')

本人互联网数据分析师，目前已出Excel，SQL，Pandas，Matplotlib，Seaborn，机器学习，统计学，个性推荐，关联算法，工作总结系列。

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