🙋‍ 哈喽大家好，本次是python数据分析、挖掘与可视化专栏第五期
⭐本期内容：Pandas数据载入
🏆系列专栏：Python数据分析、挖掘与可视化
👍“总有一段时光悄悄过去然后永远怀念.”

---

---

前言

对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。
Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd

---

一、数据载入

1.文本文件读取

文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。
txt文件：是Windows操作系统上附带的一种文本格式，文件以.txt为后缀。
Pandas中使用read_table来读取文本文件：

    pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=’\t’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None) 

CSV文件：是Comma-Separated Values的缩写，用半角逗号（’,’）作为字段值的分隔符。
Pandas中使用read_csv函数来读取CSV文件：

    pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’，’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None) 

2. read_table和read_csv常用参数及其说明

参数名称	说明
filepath	接收string，代表文件路径，无默认
sep	接收string，代表分隔符。read_csv默认为“,”，read_table默认为制表符“\t”，如果分隔符指定错误，在读取数据的时候，每一行数据将连成一片
header	接收int或sequence，表示将某行数据作为列名，默认为infer，表示自动识别
names	接收array，表示列名，默认为None
index_col	接收int、sequence或False，表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引，默认为None
dtypel	接收dict，代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为values），默认为None
engine	接收c或者python，代表数据解析引擎，默认为c
nrows	接收int，表示读取前n行，默认为None

3.使用read _csv 函数读取CSV文件。。

代码如下（示例）：

dfl = pd. read_ _csv (‘文件路径文件名’)。
#读取CSV文件到DataFrame中.
df2= pd. read_ _able (‘文件路径文件名’, sep=',')。
#使用read_ table,并指定分隔符
df3= pd. read _csv (‘文件路径文件名’，names=['a','b,--]) 。
#文件不包含表头行，允许自动分配默认列名，也可以指定列名。

name:表示数据读进来之后的数据列的列名

4.文本文件的存储

文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过pandas中的to_csv函数实现以CSV文件格式存储文件。

DataFrame.to_csv(path_or_buf = None, sep = ’,’, na_rep, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None) 

5.Excel文件的读取

Pandas提供了read_excel函数读取“xls”和“xlsx”两种excel文件，其格式为：

pandas.read_excel(io, sheetname, header=0, index_col=None, names=None, dtype)

read_excel函数和read_table函数的部分参数相同。

6. Pandas读写Excel文件

参数名称	说明
io	接收string，表示文件路径，无默认
sheetname	接收string、int，代表excel表内数据的分表位置，默认为0
header	接收int或sequence，表示将某行数据作为列名，默认为infer，表示自动识别
names	接收int、sequence或者False，表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引，默认为None
index_col	接收int、sequence或False，表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引，默认为None
dtypel	接收dict，代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为values），默认为None

---

7.读取excel文件

xIsx = pd.excelFile('example/ex1 .xlsx')
pd.read_excel(xlsx, 'Sheetl')
#也可以直接利用:
frame= pd.read_ _excel('example/ex1.xlsx', 'Sheet1')

8.Excel文件的存储

将文件存储为Excel文件，可使用to_excel方法。其语法格式如下：

DataFrame.to_excel(excel_writer=None, sheetname=None’, na_rep=”, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None)

与 to_csv方法的常用参数基本一致，区别之处在于指定存储文件的文件路径参数excel_writer，增加了一个sheetnames参数，用来指定存储的Excel sheet的名称，默认为sheet1。

二、合并数据

在实际的数据分析中，对同一分析对象，可能有不同的数据来源，因此，需要对数据进行合并处理。

1.merge数据合并

· merge·函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来，Pandas中的数据合并merge( )函数格式如下：

merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)

1.1. merge方法主要参数及说明

参数	使用说明
left	参与合并的左侧DataFrame
right	参与合并的右侧DataFrame
how	连接方法:inner，left，right，outer（交、左、右、并）
on	用于连接的列名（默认为相同的列名）
left_on	左侧DataFrame中用于连接键的列
right_on	右侧DataFrame中用于连接键的列
left_index	左侧DataFrame中行索引作为连接键
right_index	右侧DataFrame中行索引作为连接键
sort	合并后会对数据排序，默认为True
suffixes	修改重复名

1.2. merge的默认合并数据

price = pd.DataFrame( {'fruit':['apple','grape','orange','orange'],'price':[8,7,9,11]})
amount = pd.DataFrame( {'fruit':['aple','grape','orange'],'amout':[5,11,8]})
display(price,amount,pd.merge(price,amount))

两个DataFrame都有fruit列，所以默认按照该列进行合并，默认how=‘inner’，即pd.merge(amount,price,on=‘fruit’ ,how=‘inner’)如果两个DataFrame的列名不相同，可以单独指定。

1.3指定合并时的列名

display(pd.merge(price,amount,left_on = 'fruit',right_on = 'fruit'))

merge合并时默认是内连接（inner），即返回交集。通过how参数可以选择连接方法：左连接（left），右连接（right）和外连接（outer）。

1.4.merge合并方式、inner内连接、返回交集

过多个键合并

left = pd.DataFrame({'key1':['one','one','two'],'key2':['a','b','a'],'value1':range(3)})
right = pd.DataFrame({'key1':['one','one','two','two'],'key2':['a','a','a','b'],'value2':range(4)})
display(left,right,pd.merge(left,right,on = ['key1','key2'],how = 'left'))

在合并时会出现重复列名，虽然可以人为进行重复列名的修改，但merge函数提供了suffixes用于处理该问题。

print(pd.merge(left,right,on = 'key1’))
print(pd.merge(left,right,on = 'key1',suffixes = ('_left','_right')))

2. concat数据连接

如果要合并的DataFrame之间没有连接键，就无法使用merge方法。
pandas中的concat方法可以实现，默认情况下会按行的方向堆叠数据。如果在列向上连接设置axies = 1即可。

2.1.两个Series 的数据连接

s1 = pd.Series([0,1],index = ['a','b'])
s2 = pd.Series([2,3,4],index = ['a','d','e'])
s3 = pd.Series([5,6],index = ['f','g'])
print(pd.concat([s1,s2,s3]))

2.2两个DataFrame的数据

datal = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns = lit('abc'))
data2 = pd.DataFrame(np.arange(20,26).reshape(2,3),columns = list('ayz'))
data = pd.concat([data1,data2],axis = 0)
display(datal ,data2,data)

在这里插入图片描述

可以看出，contact连接方式默认为outer外连接通过join参数，
可以指定连接方式：inner or outer直接contact之后，index只是重复；
使用data = data.reset_index(drop=True)来改变index，修改为默认序列

2.3指定索引顺序

s1 = pd.Series([0,1],index = ['a','b'])
s2 = pd.Series([2,3,4],index = ['a','d','e'])
s3 = pd.Series([5,6],index = ['f','g'])
s4 = pd.concat([s1*5,s3],sort=False)
s5 = pd.concat([s1 ,s4],axis =1,sort=False)
s6 = pd.concat([s1 ,s4],axis =1,join = 'inner',sort=False)
display(s4,s5,s6)

3.combine_first合并数据

在处理数据的过程中，当一个DataFrame对象中出现了缺失数据，而对于这些缺失数据，我们希望可以使用其他DataFrame对象中的数据填充，此时需要使用combine_first方法。

combine_first()方法的语法格式: combine_first(other)
上述方法中只有一个参数other，该参数用于接收填充缺失值的DataFrame对象。

总结

以上就是今天的学习内容啦~
如果有兴趣的话可以订阅专栏，持续更新呢~
咱们下期再见~