pandas入门_pandas 读取txt

pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool

一、读取文本文件中的数据

# 导入pandas库
import pandas as pd
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1.1 读取csv文件，以逗号作为分隔符。

file_path = "./ratings.csv"
datas = pd.read_csv(file_path)
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# 查看数据的前几行
datas.head()
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# 查看数据的形状，返回行数以及列数
datas.shape
(25000095, 4)
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3

# 查看列表名称，以列表的形式返回
datas.columns
Index(['userId', 'movieId', 'rating', 'timestamp'], dtype='object')
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# 查看索引值
datas.index
RangeIndex(start=0, stop=25000095, step=1)
1
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3

# 查看每列的数据类型
datas.dtypes

userId         int64
movieId        int64
rating       float64
timestamp      int64
dtype: object
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1.2 读取txt文件，以 \t 作为分隔符

file_path = "./demo.txt"
datas = pd.read_csv(file_path, sep='\t', header=None, names=['Year', 'month', 'day'])
datas
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1.3 读取excel文件

file_path = "./books.xlsx"
datas = pd.read_excel(file_path)
datas
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1.4 读取MySQL数据表

# 安装sqlalchemy包
!pip install sqlalchemy
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Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting sqlalchemy
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b4/03/8102d7442498ba2dc915673c6617b1d1729cd3c762f275eb83c6bdc78dd0/SQLAlchemy-1.4.40-cp310-cp310-win_amd64.whl (1.6 MB)
     ---------------------------------------- 1.6/1.6 MB 1.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting greenlet!=0.4.17
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/ac/3f/3af852c44090814ba41b9a4b5bcfd977f49c9fee83d19b65829e164fc11d/greenlet-1.1.3-cp310-cp310-win_amd64.whl (101 kB)
     -------------------------------------- 101.7/101.7 KB 1.5 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: greenlet, sqlalchemy
Successfully installed greenlet-1.1.3 sqlalchemy-1.4.40


WARNING: You are using pip version 22.0.4; however, version 22.2.2 is available.
You should consider upgrading via the 'D:\Software\Python310\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.
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1.4.1 老版本

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='wangpeng', database='mydatabase', charset='utf8')
datas = pd.read_sql('select * from books', con=conn)
datas
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D:\Software\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\sql.py:761: UserWarning: pandas only support SQLAlchemy connectable(engine/connection) ordatabase string URI or sqlite3 DBAPI2 connectionother DBAPI2 objects are not tested, please consider using SQLAlchemy
  warnings.warn(
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1.4.2 新版本

from sqlalchemy import create_engine
sql_statement = 'select * from books'
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:wangpeng@localhost:3306/mydatabase?charset=utf8')
datas = pd.read_sql(sql_statement, engine)
datas
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二、DataFrame和Series

2.1 Series

Series是一种类似于一维数组的对象，它是由一组数据（可以是不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

2.1.1 默认创建Series（默认索引）

s1 = pd.Series(['hello', 1, True, 3.5])
s1  # 左侧为索引，右侧为数据

0    hello
1        1
2     True
3      3.5
dtype: object
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# 获取索引
s1.index
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
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# 获取数据
s1.values
array(['hello', 1, True, 3.5], dtype=object)
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2.1.2 创建指定索引的Series

s2 = pd.Series(['a', False, 5], index=[1, 2, 3])
s2

1        a
2    False
3        5
dtype: object
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2.1.3 使用Python字典创建Series

dict_one = {'name': 'wangpeng', 'age': 18, 'province': 'JiangXi'}
s3 = pd.Series(dict_one)
s3

name        wangpeng
age               18
province     JiangXi
dtype: object
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# 获取值
s3['name']
'wangpeng'
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# 获取多个值
s3[['name', 'age']]

name    wangpeng
age           18
dtype: object
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type(s3['name'])
str
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2.2 DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构

• 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）
• 既有行索引index，也有列索引columns
• 可以被看做由Series组成的字典

2.2.1 根据多个字典序列创建DataFrame

datas = {
    'State': ['New York', 'Michigan', 'Nevada', 'California', 'Florida'],
    'GDP': [14406, 13321, 10003, 12563, 15364]
}
df = pd.DataFrame(datas)
df
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df.dtypes

State    object
GDP       int64
dtype: object
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df.columns
Index(['State', 'GDP'], dtype='object')
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df.index
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
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2.3 从DataFrame中查询出Series

• 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series
• 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

2.3.1 查询列

# 查询单列，也就是一个Series
df['State']
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0      New York
1      Michigan
2        Nevada
3    California
4       Florida
Name: State, dtype: object
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# 查询多列，也就是一个DataFrame
df[['State', 'GDP']]
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df.loc[0]
1

State    New York
GDP         14406
Name: 0, dtype: object
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# 返回索引0到3行的数据，包含第三行
df.loc[0:3]
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# 取所有行，限制列（保留GDP列）
df.loc[:, 'GDP']
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0    14406
1    13321
2    10003
3    12563
4    15364
Name: GDP, dtype: int64
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# 取所有行，限制列（保留State列）
df.loc[:, 'State']
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0      New York
1      Michigan
2        Nevada
3    California
4       Florida
Name: State, dtype: object
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