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1、从csv和txt文件中读取数据

pandas中可使用read_csv读取csv或txt文件中的数据

  使用read_csv()函数读取phones.csv文件中的数据,并指定编码格式为gbk

使用head()方法指定获取phones.csv文件中前3行的数据

使用read_csv() 函数读取 itheima_books.txt文件中的数据,并指定编码格式为utf8

2、从Excel文件中读取数据

pandas中可使用read_excel读取Excel文件中的数据

使用read_excel() 函数读取Athletes_info.xlsx 文件，显示前5行

3、从JSON文件读取数据

pandas中可使用read_json()读取json文件中的数据

使用read_json() 函数读取 Animal_species.json 文件中的数据，并指定编码格式为utf8

4、从HTML文件读取数据

5、从数据库获取数据

6、从word文件读取数据  用python-dox库

python—docx库的基本使用

使用python-docx库读取'集合介绍.docx'文件中的段落内容

​编辑

 使用python-docx库读取'集合介绍.docx'文件中的表格内容

7、从pdf文件读取数据  用pdfplumber库

使用pdfplumber库读取"集合简介.pdf"文件中所有的文本数据

只提取pdf文件中的表格数据

# 可以通过page类对象中的extract_tables()方法实现

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1、从csv和txt文件中读取数据

pandas中可使用read_csv读取csv或txt文件中的数据

read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',

    names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,

    mangle+dupe_cols=True,encoding=None...)

    

filepath_or_buffer:  文件路径

sep:  分隔符，默认为“,”。

header : 表示将指定文件中的哪一行数据作为 DataFrame 类对象的列索引，默认为0。即将第一行数据作为列索引。

names: 表示 DataFrame 类对象的列索引列表，若文件中没有列标题，则 names 参数的值为 None。

encoding:表示指定的编码格式。

  使用read_csv()函数读取phones.csv文件中的数据,并指定编码格式为gbk

import pandas as pd

import numpy as np



evaluation_data = pd.read_csv('C:/py数据/第4章数据获取/phones.csv', encoding='gbk')

print(evaluation_data)

使用head()方法指定获取phones.csv文件中前3行的数据

print('\n前3行的数据\n', evaluation_data.head(3))

使用read_csv() 函数读取 itheima_books.txt文件中的数据,并指定编码格式为utf8

import pandas as pd

txt_data = pd.read_csv('C:/py数据/第4章数据获取/itheima_books.txt', encoding='utf8')

print(txt_data)

2、从Excel文件中读取数据

pandas中可使用read_excel读取Excel文件中的数据

使用read_excel() 函数读取Athletes_info.xlsx 文件，显示前5行

import pandas as pd

excel_data = pd.read_excel('C:/py数据/第4章数据获取/Athletes_info.xlsx')

print(excel_data.head(5))

3、从JSON文件读取数据

pandas中可使用read_json()读取json文件中的数据

使用read_json() 函数读取 Animal_species.json 文件中的数据，并指定编码格式为utf8

import pandas as pd

json_data=pd.read_json('C:/py数据/第4章数据获取/Animal_species.json',encoding='utf8')

print(json_data)

4、从HTML文件读取数据

import requests

# 获取数据

html_data = requests.get('https://www.tiobe.com/tiobe-index/')

# 读取网页中所有表格数据

html_table_data = pd.read_html(html_data.content, encoding='utf-8')

# 获取索引为3的前5行表格数据

print(html_table_data[3].head(5))

5、从数据库获取数据

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/ttsx')

# 如果出现警告可使用如下（需使用pip安装mysql-connector-python）

# engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@127.0.0.1:3306/ttsx')

# 通过数据表名读取数据库的数据

category_data = pd.read_sql('C:/py数据/第4章数据获取/goodscategory', engine)

# 也可以通过SQL语句读取数据库的数据

# sql = "select * from goodscategory"

# category = pd.read_sql(sql,engine)

print(category_data)

6、从word文件读取数据  用python-dox库

# Document类

# Paragraph类

# Table类

python—docx库的基本使用

使用python-docx库读取'集合介绍.docx'文件中的段落内容

步骤：
1、创建Document类对象
2、通过paragraphs属性获取段落对象
3、通过段落对象的text属性获取段落中的字符串

from docx import Document

# 创建Document类对象
docx = Document('C:/py数据/第4章数据获取/集合介绍.docx')
# 获取段落对象
paragraphs = docx.paragraphs
for i in paragraphs:
    print(i.text)

 使用python-docx库读取'集合介绍.docx'文件中的表格内容

​​步骤：
1、创建Document类对象
2、根据表格对象的rows属性获取行数据对象
3、通过单元格对象的cell()方法获取每个单元格对象
4、通过单元格对象的text属性获取对应的字符串

from docx import Document

# 创建Document类对象
docx = Document('C:/py数据/第4章数据获取/集合介绍.docx')
# 获取段落对象
tables = docx.tables
for table in tables:
    for row in table.rows:  # 获取行数据对象
        row_conent = []  # 用于保存数据的列表
        for cell in row.cells[:]:  # 获取单元格对象
            row_conent.append(cell.text)  # 获取单元格中的字符串
        print(row_conent)  # 以列表的形式显示每一行数据

7、从pdf文件读取数据  用pdfplumber库

# pdf类
# page类

使用pdfplumber库读取pdf文件大致步骤：
1、加载pdf文件，生成pdf类对象
2、遍历获取page类对象的文本或表格
3、提取page类对象的文本或表格数据

使用pdfplumber库读取"集合简介.pdf"文件中所有的文本数据

步骤：
1、创建pdfplumber.pdf对象
2、通过page属性获取每页的实例对象
3、使用extract_text()方法提取页面中所有的文本数据和表格数据

import pdfplumber

with pdfplumber.open('C:/py数据/第4章数据获取/集合介绍.pdf') as pdf:
    print(pdf.pages[0].extract_text())

只提取pdf文件中的表格数据

# 可以通过page类对象中的extract_tables()方法实现

import pdfplumber

with pdfplumber.open('C:/py数据/第4章数据获取/集合介绍.pdf') as pdf:
    for page in pdf.pages:
        for table in page.extract_table():
            print(table)

从输出结果可以看出，程序读取了pdf文件中的表格数据，但返回的表格数据中包含空字符和None
使用fillter()函数和正则表达式可以去除这些无关的空字符和None

import pdfplumber, re

with pdfplumber.open('C:/py数据/第4章数据获取/集合介绍.pdf') as pdf:
    for page in pdf.pages:
        for table in page.extract_tables():
            for data in table:
                # 过滤数据中的None
                clean_data = list(filter(None, data))
                # 过滤数据中的换行符
                print([re.sub('\n', '', value) for value in clean_data])