pandas小记：pandas数据输入输出

Love The Way You Lie 2022-09-25 06:19 339阅读 0赞

http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_52208727]

# 输出格式控制 #

pandas dataframe数据全部输出，数据太多也不用省略号表示。

pd.set\_option('display.max\_rows', None, 'display.max\_columns',None)

或者with option\_context('display.max\_rows', 10, 'display.max\_columns', 5):

# 数据输入输出 #

## 数据pickling ##

pandas数据pickling比保存和读取csv文件要快2-3倍（lz测试不准，差不多这么多）。

ltu_df.to_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df'))

ltu_df = pd.read_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df'))

\[[read\_pickle][read_pickle]\]

不过lz测试了一下，还是直接pickle比较快，比pd.read\_pickle快2倍左右。

pickle.dump(ltu\_df, open(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu\_df.pkl'), 'wb'))

ltu\_df = pickle.load(open(os.path.join(CWD, **'middlewares/ltu\_df.pkl'**), **'rb'**))

## CSV ##

通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。

读取csv文件 read\_csv

df = pd.read\_csv(filename\_in, header=0, sep='\\t', encoding='utf-8', error\_bad\_lines=False, nrows=None, usecols=None)

lines = pd.read\_csv(filename, sep='\\t', header=None,names=col\_names, parse\_dates=\[1\], skip\_blank\_lines=True, index\_col=0, usecols=None, error\_bad\_lines=False).reset\_index()

dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')  
data = pd.read\_csv('AirPassengers.csv', parse\_dates='Month', index\_col='Month',date\_parser=dateparse)

参数：

**filepath\_or\_buffer** : str，pathlib。str, pathlib.Path, py.\_path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO). 可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。本地文件读取实例：/localhost/path/to/table.csv.

**sep** : str, default ‘,’.指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\\s+’，将使用python的语法分析器，并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：'\\r\\t'。

**skiprows**=2，表示前面两行\[0, 1\]都不读入，等价于skiprows=\[0, 1\]；

**nrows** int, default `None.` Number of rows of file to read. Useful for reading pieces of large files.

**header**=None第0行不作为列名；

**names**=\[''\] 指定列名是什么，不能用于筛选；

**usecols** 指定使用哪些列或列名；a valid list-like usecols parameter would be \[0, 1, 2\] or \['foo', 'bar', 'baz'\].

**parse\_dates**=\[\]  解析指定行为date类型；

**dtype** : Type name or dict of column -> type, default None 每列数据的数据类型。例如 dtype=\{'a': np.float64, 'b': np.int32\}或者dtype=str。

**encoding** : str, default None指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. [List of Python standard encodings][]。

**index\_col**=0   指定某列为行索引，否则自动索引0, 1, .....。reset\_index()是其反操作。

**quoting** : int or csv.QUOTE\_\* instance, default 0. Control field quoting behavior per csv.QUOTE\_\* constants. Use one of QUOTE\_MINIMAL (0), QUOTE\_ALL (1), QUOTE\_NONNUMERIC (2) or QUOTE\_NONE (3). 控制csv中的引号常量。文本引入标志符，默认为双引号，若读取的数据中包含双引号，则需要在函数中写入这个参数，quoting=3,3代表None，即无文本引入标志符，否则将会出现读取串行现象。如果报错：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at row，需要设置 import csv 参数加上quoting=csv.QUOTE\_NONE。

**lineterminator** : str (length 1), default None 行分割符，只在C解析器下使用。如果报错：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Buffer overflow caught - possible malformed input file. 解决：the cause was that there were some carriage returns "\\r" in the data that pandas was using as a line terminator as if it was "\\n". I thought I'd post here as that might be a common reason this error might come up.The solution I found was to add lineterminator='\\n' into the read\_csv function。

**doublequote** : boolean, default True. 双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE\_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。

**escapechar** : str (length 1), default None. 当quoting 为QUOTE\_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。

**error\_bad\_lines**: 默认为True，如果想要跳过出错的行，继续向下读取，可将其设为False。这里的出错应该只是：读取文件时遇到和列数不对应的行时会报错。其它的解析出错貌似不能，比如dtype指定某列为int时，有错误数据就还是会报错。这时只能先将转换的dtype里这个列名去掉，再dropna/fillna，之后再通过df\[\['列名'\]\] = df\[\['列名'\]\].astype(int)转换。

**parse\_dates**:这是指定含有时间数据信息的列。正如上面所说的，列的名称为“月份”。  
index\_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是：目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。  
**date\_parser**：指定将输入的字符串转换为可变的时间数据。Pandas默认的数据读取格式是‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS’。如需要读取的数据没有默认的格式，就要人工定义。这和dataparse的功能部分相似，这里的定义可以为这一目的服务。\[[python模块 - 时间模块 ][python_ - _]\]

**converters** : dict, default None: Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can eitherbe integers or column labels.将数据某列按特定函数转化，必然可以取代自定义时date\_parser和parse\_dates两个参数呀。

如解析时间时想返回时间戳的浮点数表示时：def dateParse(s): return float(\_\_import\_\_('datetime').datetime.timestamp(\_\_import\_\_('dateutil.parser').parser.parse(s)))

df = pd.read\_csv(os.path.join(CA\_DATASET\_DIR, checkin\_ca), header=0, sep='\\t', converters=\{'Time(GMT)': dateParse\})

\[[pandas.read\_csv参数详解][pandas.read_csv]\]

\[[Reading from a csv file][]\]

Note: 读取速度比numpy.loadtxt快多了，近10倍，包括转换成list的时间。

**\# Reading data from web**

data\_url="https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"

df =pd.read\_csv(data\_url)

**写入csv文件[Writing to a csv file][]**

header: Whether to write out the column names (default True)

data\_df.to\_csv(path,index=False, sep='\\t', header=True, encoding='utf-8')

Note:

1 在参数中加上index=False，否则写入的数据会默认加上index，大多数是没有用的。

2 不用header时的设置header=False。

\[[CSV & text files][CSV _ text files]\]

## Excel ##

好像如果使用pd.read\_excel要安装xlrd：pip install xlrd

**Reading from an excel file**

`pandas.``read_excel(`*io*, *sheet\_name=0*, *header=0*, *names=None*, *index\_col=None*, *usecols=None*, *squeeze=False*, *dtype=None*, *engine=None*, *converters=None*, *true\_values=None*, *false\_values=None*, *skiprows=None*, *nrows=None*, *na\_values=None*, *parse\_dates=False*, *date\_parser=None*, *thousands=None*, *comment=None*, *skipfooter=0*, *convert\_float=True*, *\*\*kwds*)

参数：converters：读数据的时候使用converters指定列数据的数值类型 pd.read\_excel('a.xlsx',converters=\{0: str\})。

sheet\_name: None就是读取所有的sheet，返回的就是一个ordereddict；指定就只读取指定sheet，只有一个返回的就是dataframe。

header：指定header所在列 （0开始）。

只读1页返回df

df = pd.read\_excel(file\_name, sheet\_name="Sheet2", names=\['col1', 'col2'\], header=None, dtype=object)

读所有页返回dict

data\_df\_dict = pd.read\_excel(filename, sheet\_name=None, header=0)

data\_df = pd.concat(data\_df\_dict.values())

**Writing to an excel file**

df.to\_excel('a.xlsx', index=False, sheet\_name='Sheet1')

\[[Excel files][]\]

## HDF5 ##

Reading and writing to [*HDFStores*][HDFStores]

Writing to a HDF5 Store

In [138]: df.to_hdf('foo.h5','df')

Reading from a HDF5 Store

In [139]: pd.read_hdf('foo.h5','df')
    Out[139]: 
                        A          B         C          D
    2000-01-01   0.266457  -0.399641 -0.219582   1.186860
    2000-01-02  -1.170732  -0.345873  1.653061  -0.282953
    ...               ...        ...       ...        ...
    2002-09-25 -10.216020  -9.480682 -3.933802  29.758560
    2002-09-26 -11.856774 -10.671012 -3.216025  29.369368
    
    [1000 rows x 4 columns]

## Gotchas ##

If you are trying an operation and you see an exception like:

>>> if pd.Series([False, True, False]):
        print("I was true")
    Traceback
        ...
    ValueError: The truth value of an array is ambiguous. Use a.empty, a.any() or a.all().

See [*Comparisons*][Comparisons] for an explanation and what to do.

See [*Gotchas*][Gotchas] as well.

\[[CSV & Text files][Reading from a csv file]\]

from: [http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_52208727]

ref:  \[pandas输入输出官网[IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...)][IO Tools _Text_ CSV_ HDF5_ ...][¶][Link 1]\]

[blog.csdn.net_pipisorry_article_details_52208727]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727
[read_pickle]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-pickle
[List of Python standard encodings]: https://docs.python.org/3/library/codecs.html#standard-encodings
[python_ - _]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45271423
[pandas.read_csv]: https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html
[Reading from a csv file]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-read-csv-table
[Writing to a csv file]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-store-in-csv
[CSV _ text files]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#csv-text-files
[Excel files]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#excel-files
[HDFStores]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-hdf5
[Comparisons]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#basics-compare
[Gotchas]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html#gotchas
[IO Tools _Text_ CSV_ HDF5_ ...]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#io-tools-text-csv-hdf5
[Link 1]: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-tools-text-csv-hdf5