Pandas导出和读取数据_df.textf

摘要：介绍pandas相关的3种主要数据格式：CSV/TSV格式，pickle格式，JSON格式。

首先，存取分析后的数据。

#先看下例，两句构成情感文本
str1="这是个好电影，\n我喜欢！"
str2="这部剧的\t第八季\t糟透了！"
#\n是换行符，\t是制表符，这里是Tab键缩进的作用
print(str1)
print(str2)
'
运行
运行

这是个好电影，
我喜欢！
这部剧的	第八季	糟透了！

 

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text':[str1,str2],'label':[1,0]})    
#构建数据框，分别将文本和正负情感放在text和label中，这里1是正面，0是负面
df

	text	label
0	这是个好电影，\n我喜欢！	1
1	这部剧的\t第八季\t糟透了！	0

 下面分别学习三种格式的导出。

第一种：

（1）CSV：逗号分隔数据文本文件。

df.to_csv('data.csv',index=None,encoding='utf-8-sig')    #加了编码以防Excel打开乱码

pd.read_csv('data.csv')

 （2）TSV：制表符分隔数据文本文件。

df.to_csv('data.csv',index=None,sep='\t',encoding='utf-8-sig')
pd.read_csv('data.csv',sep='\t')  #加入分隔符sep='\t'

 

#pip install jieba
import jieba
 
#结合jieba包，定义一个中文分词函数，去掉中文中的制表符和换行符
def cleancut(s):
    s=s.replace('\t','')
    s=s.replace('\n','')
    return list(jieba.cut(s))
 
 
#生成一个新的数据框df_list，复制原来的df
df_list=df.copy()
 
#把分词结果存储到新的数据框df_list的text中
df_list.text=df.text.apply(cleancut)
df_list    #查看分词后的结果

text中存储的是列表。注意上图是导入CSV内之前的形式。

df_list.text.iloc[0][0] #读取列表中的第一个元素

'这'

​

df_list.to_csv('data_list.csv',index=None,encoding='utf-8-sig') #从Python导出到本地CSV中
pd.read_csv('data_list.csv')#Python读取CSV文件

 注意上图是从CSV导入到Python后的形式，和导入前相比，每个列表元素多了一对单引号。

pd.read_csv('data_list.csv').text.iloc[0][0]

'['

pd.read_csv('data_list.csv').text.iloc[0][1]

"'"

pd.read_csv('data_list.csv').text.iloc[0][2]

'这'

上面三个输出结果表明，Python导出CSV文件时，分词列表会被视为字符串。

df_list.to_csv('data_list.tsv',index=None,sep='\t',encoding='utf-8-sig') #从Python导出到本地TSV中
pd.read_csv('data_list.tsv',sep='\t')#Python读取TSV文件

 可以看到TSV的结果和CSV的结果是一样的。

第二种：

pickle格式：是一种二进制格式。

df_list.to_pickle('data.pickle')  #从Python导出到本地pickle中
df_list_loaded=pd.read_pickle('data.pickle')  #Python读取pickle文件
 
df_list_loaded #显示结果

虽然结果同CSV/TSV相比，确实读取后的结果是不包含单引号的列表，但是有的数据分析包里不含pickle格式。那么我们可以用JSON格式。

第三种：

 JSON格式：可以存储结构化数据（数据框，Excel），也可以存储非结构化数据。

df_list.to_json('data.json',orient="records",lines=True)
#orient="records"每一行数据单独以字典形式输出
#lines=True去掉首尾的外部括号，并且每一行数据之间不加逗号

用everything软件找到本地的data.json文件并用文本编辑器如notepad打开后如下显示，这是由于汉字是Unicode存储：

{"text":["\u8fd9","\u662f","\u4e2a","\u597d","\u7535\u5f71","\uff0c","\u6211","\u559c\u6b22","\uff01"],"label":1}
{"text":["\u8fd9\u90e8","\u5267","\u7684","\u7b2c\u516b","\u5b63","\u7cdf\u900f\u4e86","\uff01"],"label":0}

 

df_list_loaded_json=pd.read_json("data.json",orient="records",lines=True)
df_list_loaded_json