python如何读取数据

不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素。利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析、数据可视化、数据挖掘等。

在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍:

读取文本文件的数据

大家都知道,Python中pandas模块是专门用来数据分析的一个强大工具,下面我们就来介绍pandas是如何读取外部数据的。

In [1]: import pandas as pd
In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:	est_code.txt',sep = '	',encoding = 'utf-8')

对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败,正如上所示。遇到这样的编码问题该如何处置呢?解决办法有两种情况:

1)当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时,需要另存为utf8格式编码;

2)如果原始的数据文件就是uft8格式,为了正常读入,需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8

将原始数据另存为utf8格式的数据,重新读入txt数据

In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:	est.txt',sep = '	',encoding = 'utf-8')
In [4]: mydata_txt

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式,而且其存储量要比Excel电子表格大很多,下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件:

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:	est.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')
In [6]: mydata_csv

如果你善于总结的话,你会发现,txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数,类似于R中的read.table函数,如果需要查看具体的参数详情,可以查看帮助文档:help(pandas.read_csv)。

读取电子表格文件

这里所说的电子表格就是Excel表格,可以是xls的电子表格,也可以是xlsx的电子表格。在日常工作中,很多数据都是存放在Excel电子表格中的,如果我们需要使用Python对其进行分析或处理的话,第一步就是如何读取Excel数据。下面我们来看看如果读取Excel数据集:

In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C:	est.xlsx',sep = '	',encoding = 'utf-8')
In [8]: mydata_excel

来源:PY学习网:原文地址:https://www.py.cn/article.html