Python Pandas 读取文件

2024 年 8 月 29 日 | 阅读 3 分钟

从 CSV 文件读取

CSV 代表逗号分隔值，它被定义为一种简单的文件格式，使用特定的结构来排列表格数据。它将表格数据（例如电子表格或数据库）存储为纯文本，并且具有用于数据交换的通用格式。CSV 文件被打开到 excel 文件中，行和列数据定义了标准格式。

将 csv 文件读入 pandas DataFrame 快速而直接。我们不需要编写多行代码来打开、分析和读取 pandas 中的 csv 文件。相反，我们可以在一行中执行这些操作，它将数据存储在 DataFrame 中。

为了读取 Pandas 文件，首先我们必须从文件格式将数据加载到 DataFrame 中。您只需要一行代码即可在代码中加载您的数据。

Name,Hire Date,Salary,Leaves Remaining
John Idle,08/15/14,50000.00,10
Smith Gilliam,04/07/15,65000.00,6
Parker Chapman,02/21/14,45000.00,7
Jones Palin,10/14/13,70000.00,3
Terry Gilliam,07/22/14,48000.00,9
Michael Palin,06/28/13,66000.00,8

df = pd.read_csv('a.csv')

编码

import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv')
print(df)

在上面，这三行代码足以读取文件，其中只有一行代码正在执行实际工作，即 pandas.read_csv()。

输出

        Name                   Hire Date      Salary            Leaves Remaining
0     John Idle                08/15/14       50000.0                    10
1     Smith Gilliam            04/07/15       65000.0                     8
2     Parker Chapman           02/21/14       45000.0                    10
3     Jones Palin              10/14/13       70000.0                     3
4     Terry Gilliam            07/22/14       48000.0                     7
5     Michael Palin            06/28/13       66000.0                     8

但是，pandas 也在 DataFrame 中使用基于零的整数索引；我们没有告诉它我们的索引应该是什么。

从 JSON 读取

如果您有任何 JSON 文件，Pandas 可以通过一行代码轻松读取它。

它允许索引通过嵌套工作。

Pandas 将列表的列表转换为 DataFrame，并单独定义列名。 JSON 解析器负责将 JSON 文本转换为另一种表示形式，该表示形式必须根据 JSON 语法接受所有文本。它也可以接受非 JSON 形式或扩展。

在读取之前，我们必须导入 JSON 文件。

import pandas as pd
data = pd.read_json('hrdata.json') 
print(data) 

输出

        Name                   Hire Date        Salary            Leaves Remaining
0     John Idle                08/15/14         50000.0                     10
1     Smith Gilliam            06/01/15         65000.0                     6
2     Parker Chapman           05/12/14         45000.0                     7
3     Jones Palin              11/01/13         70000.0                     3	
4     Terry Gilliam            08/12/14         48000.0                     9
5     Michael Palin            05/23/13         66000.0                     8

从 SQL 数据库读取

为了从 SQL 读取文件，首先，您需要使用 Python 库建立连接，然后将查询传递给 pandas。在这里，我们使用 SQLite 进行演示。

首先，我们必须安装 pysqlite3 并在终端中运行 此命令

sqlite3 用于建立与数据库的连接，然后我们可以使用它通过 SELECT 查询生成 DataFrame。

用于建立与 SQLite 数据库文件的连接

import sqlite3
con = sqlite3.connect("database.db")

SQLite 数据库中存在一个名为 information 的表，列名为“index”的索引。我们可以通过传递 SELECT 查询和 con 从 information 表中读取数据。

输出

Index         E_id         Designation              
0              46              M.Com
1              47              B.Com
2              48              B.Com

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