pandas---文件读取与存储（csv、hdf、json、excel、sql）_pandas 保存文件

数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的API支持众多的文件格

式，如CSV、SQL、EXCEL、JSON、 HDF5。

1. csv文件

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =',', usecols )

filepath_or_buffer:文件路径     sep :分隔符，默认用","隔开     usecols:指定读取的列名，列表形式

# 读取文件,并且指定只获取'open', 'close'指标
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv", usecols=['open', 'close'])
       open close
02-27 23.53 24.16
02-26 22.80 23.53
02-11 22.88 22.82
02-22 22.25 22.28
02-14 21.49 21.92

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ’, columns=None, header=True, index=True,

mode='w', encoding=None)

path_or_buf：文件路径        sep：分隔符，默认用","隔开         columns：选择需要的列索引

header：boolean or list of string，default True，是否写进列索引值

index：是否写进行索引          mode：'w'  重写，'a' 追加

# 选取10行数据保存,便于观察数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'])
# 读取，查看结果
pd.read_csv("./data/test.csv")
  Unnamed: 0   open
0      02-27   23.53
1      02-26   22.80
2      02-23   22.88
3      02-22   22.25
4      02-14   21.49
5      02-13   21.40
6      02-12   20.70
7      02-09   21.20
8      02-08   21.79
9      02-07   22.69

会发现将索引存入到文件当中，变成单独的一列数据。如果需要删除，可以指定index参数，删除

原来的文件，重新保存一次。

# index:存储不会讲索引值变成一列数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open'], index=False)

2. hdf文件

HDF5文件的读取和存储需要指定一个键，值为要存储的DataFrame。

pandas.read_hdf(path_or_buf，key =None，** kwargs)

从h5文件当中读取数据

path_or_buffer：文件路径          key：读取的键            return：Theselected object

DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, *\kwargs*)

day_close = pd.read_hdf("./data/day_close.h5")

如果读取的时候出现以下错误：

需要安装tables模块避免不能读取HDF5文件：

pip install tables

存储文件：

day_close.to_hdf("./data/test.h5", key="day_close")

再次读取的时候, 需要指定键的名字：

new_close = pd.read_hdf("./data/test.h5", key="day_close")

注意：优先选择使用HDF5文件存储。

HDF5在存储的时候支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的；

使用压缩可以提磁盘利用率，节省空间；

HDF5还是跨平台的，可以轻松迁移到hadoop 上面。

3. json文件

JSON是我们常用的一种数据交换格式，前面在前后端的交互经常用到，也会在存储的时候选择这

种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。

pandas.read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ='frame', lines=False)

将JSON格式准换成默认的Pandas DataFrame格式。

orient : string，Indication of expected JSON string format。

     'split'：dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}

      split 将索引总结到索引，列名到列名，数据到数据。将三部分都分开了。

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

      records 以 columns：values 的形式输出

     'index'：dict like {index -> {column -> value}}

      index 以 index：{columns：values}... 的形式输出

     'columns'：dict like {column -> {index -> value}}，默认该格式

      colums 以 columns：{index:values} 的形式输出

     'values' : just the values array values，直接输出值。

lines：boolean，default False，按照每行读取json对象。

typ：default ‘frame’， 指定转换成的对象类型series或者dataframe。

读取：

json_read = pd.read_json("./data/Sarcasm_Headlines_Dataset.json", orient="records", lines=True)

DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, lines=False)

将Pandas对象存储为json格式，path_or_buf=None：文件地址

orient：存储的json形式，{‘split’,’records’,’index’,’columns’,’values’}

lines：一个对象存储为一行

# 存储文件
json_read.to_json("./data/test.json", orient='records')
# 修改lines参数为True
json_read.to_json("./data/test.json", orient='records', lines=True)

4. Excel文件

data = np.random.randint(0, 50, size=(10, 5))
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Python', 'Qianfeng', 'Java', 'NumPy', 'Pandas'])
df

df1.to_excel：保存到excel文件

# sheet_name： 工作表名称
# header: 是否保存列索引
# index: 是否保存行索引
df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=True, index=False)

 df1.read_excel：读取excel

pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=[0, 1])
 
# sheet_name=0： 读取第1个工作表
# names : 替换原来的列名
pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, header=0, names=list('ABCDE'))

 5. sql文件

需要安装pymysql：

​pip install pymysql -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

需要安装sqlalchemy：

sqlalchemy是Python语言下的数据库引擎库

pip install sqlalchemy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据
data = np.random.randint(0, 150, size=(150, 3))
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Python', 'Pandas', 'PyTorch'])
df.head()

 先连接MySQL：

# mysql+pymysql ：数据库类型+驱动
# root:root ：数据库用户名和密码
# localhost:3306 ：数据库地址和MySQL端口
# db: 数据库名
conn = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/db')

 df.to_sql保存到MySQL：

df.to_sql(
    name='score',  # 数据库中表名字
    con=conn,  # 数据库连接对象
    index=False,  # 是否保存行索引
    if_exists='append'  # 如果表存在，则追加数据
)

 pd.read_sql：从MySQL中加载数据

pd.read_sql(
    sql='select * from score',  # sql语句
    con=conn,   # 数据库连接对象
#     index_col='Python'  # 指定行索引的列名
)