Pandas完成在線文件和剪切板數據讀取詳細說明

89542767 發布于2022-12-23 15:26 / 532人閱讀

　　文中關鍵給大家介紹是指Pandas二種少使用的讀取文件方式：載入在線文件的信息和載入剪切板的信息，感興趣的朋友能夠來了解一下吧一塊兒學習下

　　序言

　　小伙伴們好，我就是Peter~

　　文中記載的是Pandas二種少使用的讀取文件方式：

　　載入在線文件的信息
　　載入剪切板的信息
　　申明：文中案例和在線數據僅限于學術研究共享
　　read_html
　　該函數公式表示是立即載入線上的html文件，一般都是圖表形式；將HTML的表格轉換為DataFrame的1種迅速方便快捷的方式。
　　用這種方法針對迅速合拼來自各式各樣網頁頁面里的報表非常有利，就免去了抓取數據信息再去載入的時間也。
　　實際函數的參數為：
　　pandas.read_html(io,#文件io對象；路徑或者io.Strings對象
　　match='.+',#str或編譯的正則表達式，可選
　　flavor=None,#要使用的解析引擎，None是默認值
　　header=None,#文件表頭
　　index_col=None,#索引
　　skiprows=None,#跳過行
　　attrs=None,#屬性
　　parse_dates=False,#日期解析
　　thousands=',',#千分位
　　encoding=None,#編碼
　　decimal='.',#識別為小數點的字符
　　converters=None,#屬性轉換
　　na_values=None,#空值信息
　　keep_default_na=True,#是否保持空值
　　displayed_only=True#是否應該解析帶有“display:none”的元素
　　)
　　在線文件1
　　讀取維基百科上一份歷屆奧運會乒乓球冠軍的相關數據。該地址下的部分表格形式的數據：
　　In[3]:
　　url="https://zh.m.wikipedia.org/zh/%E5%A5%A5%E6%9E%97%E5%8C%B9%E5%85%8B%E8%BF%90%E5%8A%A8%E4%BC%9A%E4%B 　
　　df=pd.read_html(url)
　　df 9%92%E4%B9%93%E7%90%83%E5%A5%96%E7%89%8C%E5%BE%97%E4%B8%BB%E5%88%97%E8%A1%A8"
　　df=pd.read_html(url)
　　df
　　Out[3]:
　　我們觀察到此時讀取到的df是一個列表，總長度是15
　list
　　In[4]:
 　　len(df)
　　Out[4]:
　　9
　　查看列表中的部分元素：此時就是一個個的DataFrame形式的數據
　　在線文件2
　　一個國外網站下的數據
　　In[7]:
　　df1=pd.read_html("https://www.fdic.gov/resources/resolutions/bank-failures/failed-bank-list")
　　type(df1)
　　Out[7]:
　　list
　　In[8]:
　　len(df1)
　　In[9]:
　　df1[0]
　　Out[9]:
　　讀取在線CSV文件
　　以讀取GitHub上一個CSV文件為例：
　　方式1：直接讀取

　　url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"

　　pd.read_csv(url)

　　方式2：通過io.Strings對象

　　url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
　　response=requests.get(url).content#先發請求
　　df2=pd.read_csv(io.StringIO(response.decode('utf-8')))
　　df2#效果同上
　　Pandas讀取剪貼板
　　pandas.read_clipboard(sep='s+',**kwargs)

　　官網地址

　　一個簡單的例子說明函數使用：假設本地目錄下有這樣Excel表格的數據

　　1、先剪貼數據：【Ctrl+C】

　　2、運行代碼下面的代碼，按下MacOS中的【向上的箭頭】+【回車鍵】，完成讀取

　　Windows下面應該是【Shift+Enter】

　　如果數據比較少，省去了通過Excel或者CSV文件的讀取方式的時間：

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家帶來幫助。

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