python用pandas数据加载、存储与文件格式的实例_Python

数据加载、存储与文件格式

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。其中read_csv和read_talbe用得最多

pandas中的解析函数：

函数说明

read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据，默认分隔符为逗号

read_table 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符("\t")

read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是说，没有分隔符)

read_clipboard 读取剪贴板中的数据，可以看做read_table的剪贴板版。在将网页转换为表格时很有用

下面介绍一下这些函数在将文本数据转换为DataFrame时所用到的一些技术。这些函数的选项可以划分为以下几个大类：

（1）索引：将一个或多个列当做返回的DataFrame处理，以及是否从文件、用户获取列名

（2）类型推断和数据转换：包括用户定义值的转换、缺失值标记列表等。（类型推断是这些函数中最重要的功能之一）

（3）日期解析：包括组合功能，比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列。

（4）迭代：支持对大文件进行逐块迭代。

（5）不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西(比如成千上万个逗号隔开的数值数据)

1. 读写文本格式的数据：

（1）由于该文件以逗号分隔，所以我们可以使用read_csv将其读入一个DataFrame:

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

				?

									#'ex1.csv'的内容如下：

									# a,b,c,d,message

									# 1,2,3,4,hello

									# 5,6,7,8,world

									# 9,10,11,12,foo

									df=pd.read_csv('ex1.csv')

									print df

									#输出结果如下：

									# a b c d message

									# 0 1 2 3 4 hello

									# 1 5 6 7 8 world

									# 2 9 10 11 12  foo

（2）我们也可以用read_table,只不过需要指定分隔符而己：

				?

									df=pd.read_table('ex1.csv',sep=',')

									print df

									#输出结果如下：

									# a b c d message

									# 0 1 2 3 4 hello

									# 1 5 6 7 8 world

									# 2 9 10 11 12  foo

(3)读入文件可以让pandas为其分配默认的列名，也可以自己定义列名：

				?

									print pd.read_csv('ex1.csv',header=None)

									#输出结果如下：

									# 0 1 2 3  4

									# 0 a b c d message

									# 1 1 2 3 4 hello

									# 2 5 6 7 8 world

									# 3 9 10 11 12  foo

									print pd.read_csv('ex1.csv',names=['a','b','c','d','message'])

									#输出结果如下：

									# a b c d message

									# 0 a b c d message

									# 1 1 2 3 4 hello

									# 2 5 6 7 8 world

									# 3 9 10 11 12  foo

（4）假如希望将message列做成DataFrame的索引，也可以明确表示要将该列放到索引4的位置上，也可以通过index_col参数指定"message"

				?

									names=['a','b','c','d','message']

									print pd.read_csv('ex1.csv',names=names)

									#输出结果如下：

									# a b c d message

									# 0 a b c d message

									# 1 1 2 3 4 hello

									# 2 5 6 7 8 world

									# 3 9 10 11 12  foo

									print pd.read_csv('ex1.csv',names=names,index_col='message')

									#输出结果如下：

									#   a b c d

									# message

									# message a b c d

									# hello 1 2 3 4

									# world 5 6 7 8

									# foo  9 10 11 12

（5）如果希望将多个列做成一个层次化索引，只需传入由列编号或列名组成的列表即可：

				?

									#'csv_mindex.csv'的内容如下：

									# key1,key2,value1,value2

									# one,a,1,2

									# one,b,3,4

									# one,c,5,6

									# one,d,7,8

									# two,a,9,10

									# two,b,11,12

									# two,c,13,14

									# two,d,15,16

									parsed=pd.read_csv('csv_mindex.csv',index_col=['key1','key2']) #index_col表示为行索引

									print parsed

									#   value1 value2

									# key1 key2

									# one a   1  2

									#  b   3  4

									#  c   5  6

									#  d   7  8

									# two a   9  10

									#  b   11  12

									#  c   13  14

									#  d   15  16

（6）有些表示可能不是用固定的分隔符去分隔字段的(比如空白符或其它字符串)。对于这些情况，可以编写一个正则表达式来作为read_table

				?

									# 的分隔符。看下面的文本文件

									#'ex3.txt'的内容如下

									#   A  B  C,

									# aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500

									# bbb 0.9283898 0.3928928 -0.032388

									# ccc -0.264327 -0.386313 -0.217601

									# ddd -0.878218 -0.348238 1.1004919

									print list(open('ex3.txt'))

									#输出结果如下：

									# ['  A  B  C,\n',

									# 'aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500\n',

									# 'bbb 0.9283898 0.3928928 -0.032388\n',

									# 'ccc -0.264327 -0.386313 -0.217601\n',

									# 'ddd -0.878218 -0.348238 1.1004919']

									#该文件各个字段由数量不定的空白符分隔，则可以用正则表达式\s+表示：

									#正则表达式：\s表示空白符，\S非空白符，+表示后面会一直匹配下去。即\s+会匹配多个空格符

									result=pd.read_table('ex3.txt',sep='\s+')

									print result

									#输出结果如下：

									#    A   B  C,

									# aaa -0.264438 -1.026059 -0.619500

									# bbb 0.928390 0.392893 -0.032388

									# ccc -0.264327 -0.386313 -0.217601

									# ddd -0.878218 -0.348238 1.100492

									#注意：这里由于列名比数据行的数量少(即A,B,C三个列名，但是列的数据是4列)，所以read_table推断第一列应该是DataFrame的索引。

（7）skiprows跳过文件的一些行，可以帮助处理各种各样的异形文件格式

				?

									#'ex4.csv'的内容如下：

									##hey!

									# a,b,c,d,message

									# #just wanted to make thins more difficult for u

									# # who reads CSV files with computers,anyway?

									# 1,2,3,4,hello

									# 5,6,7,8,world

									# 9,10,11,12,foo

									print pd.read_csv('ex4.txt',skiprows=[0,2,3])

									#输出结果如下：

									# a b c d message

									# 0 1 2 3 4 hello

									# 1 5 6 7 8 world

									# 2 9 10 11 12  foo

（8）缺失值处理是文件解析任务中的一个重要组成部分。缺失数据经常是要么没有(空字符串)，要么用某个标记值表示。

				?

									#默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA,-1.#IND以及NULL等。

									#'ex5.csv'的内容如下：

									# something,a,b,c,d,message

									# one,1,2,3,4,NA

									# two,5,6,,8,world

									# three,9,10,11,12,foo

									result=pd.read_csv('ex5.csv')

									print result

									#输出结果如下：

									# something a b  c d message

									# 0  one 1 2 3.0 4  NaN

									# 1  two 5 6 NaN 8 world

									# 2  three 9 10 11.0 12  foo

									print pd.isnull(result) #查看为缺失值

									#输出结果如下：

									# something  a  b  c  d message

									# 0  False False False False False  True

									# 1  False False False True False False

									# 2  False False False False False False

(9) na_values可以接受一组用于表示缺失值的字符串：

				?

									result=pd.read_csv('ex5.csv',na_values=['NULL'])

									print result

									#输出结果如下：

									# something a b  c d message

									# 0  one 1 2 3.0 4  NaN

									# 1  two 5 6 NaN 8 world

									# 2  three 9 10 11.0 12  foo

(10) 可以用一个字典为各列指定不同的NA标记值

				?

									sentinels={'message':['foo','NA'],'something':['two']} #将message列中的foo标成NA,something的two也标成NA

									print pd.read_csv('ex5.csv',na_values=sentinels)

									#输出结果如下：

									# something a b  c d message

									# 0  one 1 2 3.0 4  NaN

									# 1  NaN 5 6 NaN 8 world

									# 2  three 9 10 11.0 12  NaN

									read_csv/read_table函数的参数：

				?

									参数              说明

									path            表示文件系统位置、url、文件型对象的字符串

									sep或delimiter   用于对行各字段进行拆分的字符序列或正则表达式

									header          用作列名的行号。默认为0(第一行)，如果没有header行就应该设置为None

									index_col       用作行索引的列编号或列名。可以是单个名称/数字或多个名称/数字组成的列表(层次化索引)

									names           用于结果的列名列表，结合header=None

									skiprows        需要忽略的行数(从文件开始处算起)，或需要跳过的行号列表(从0开始)

									na_values       一组用于替换NA的值

									comment         用于将注释信息从行尾拆分出去的字符(一个或多个)

									parse_dates     尝试将数据解析为日期，默认为False.如果为True,则尝试解析所有列。此外，还可以指定需要解析的一组

									                列号或列名。如果列表的元素为列表或元组，就会将多个列组合到一起再进行日期解析工作(例如，日期/时间

									                分别位于两个列中)

									keep_date_col   如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False.

									converters      由列号/列名跟函数之间的映射关系组成的字典。例如，{‘foo':f}会对foo列的所有值应用函数f

									dayfirst        当解析有歧义的日期时，将其看做国际格式(例如：7/6/2012->June,7,2012).默认为False

									date_parser     用于解析日期的函数

									nrows           需要读取的行数(从文件开始处算起)

									iterator        返回一个TextParser以便逐块读取文件

									chunksize       文件块的大小(用于迭代)

									skip_footer     需要忽略的行数(从文件末尾处算起)

									verbose         打印各种解析器输出信息，比如“非数值列中缺失值的数量”等

									encoding        用于unicode的文本编码格式。

									squeeze         如果数据经解析后仅含一列，则返回Series

									thousands       千分位分隔符，如“，”或“。”

逐块读取文本文件:

在处理很大文件时，或找出大文件中的参数集以便于后续处理时，你可能只想读取文件的一小部分或逐块对文件进行迭代。

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									from pandas import Series,DataFrame

									#'ex6.csv'的内容如下：

									# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

									# Int64Index:10000 entries, 0 to 9999

									# Data columns:

									# one  10000 non-null  values

									# two  10000 non-null  values

									# three  10000 non-null  values

									# four  10000 non-null  values

									# key  10000 non-null  values

									# dtypes: float64(4),object(1)

									print pd.read_csv('ex6.csv',nrows=5) #nrows=5取前6行，下标从0开始

									#要逐块读取文件，需要设置chunksize(行数)

									chunker=pd.read_csv('ex6.csv',chunksize=1000)

									print chunker

									#输出结果如下：

									# <pandas.io.parsers.TextFileReader object at 0x102ebb5d0>

									#read_csv所返回的这个TextParser对象使你可以根据chunksize对文件进行逐块迭代。比如说：

									#我们可以迭代处理ex6.csv,将值计数聚合到"key"列中。

									tot=Series([])

									for piece in chunker:

									 tot=tot.add(piece['key'].value_counts(),fill_value=0) #value_counts计算个数，fill_value为空时填充0

									tot=tot.order(ascending=False) #此版本Series没有有order,可以换成sort_value

									# tot=tot.sort_value(ascending=False)

									print tot #报key错误

将数据写到文本格式：

数据也可以被输出为分隔符格式文本

				?

									data=pd.read_csv('ex5.csv')

									#输出结果如下：

									print data

									#输出结果如下：

									# something a b  c d message

									# 0  one 1 2 3.0 4  NaN

									# 1  two 5 6 NaN 8 world

									# 2  three 9 10 11.0 12  foo

DataFrame的to_csv方法:

（1）数据写入：to_csv,利用DataFrame的to_csv方法，我们可以将数据写到一个以逗号分隔的文件中

				?

									print data.to_csv('out.csv')

									#out.csv的内容如下：

									# ,something,a,b,c,d,message

									# 0,one,1,2,3.0,4,

									# 1,two,5,6,,8,world

									# 2,three,9,10,11.0,12,foo

（2）当然也可以使用其他分隔符(由于这里直接写到sys.stdout控制台，所以仅仅是打印出文本结果而己)

				?

									print data.to_csv(sys.stdout,sep='|')

									#输出结果如下：

									# None

									# |something|a|b|c|d|message

									# 0|one|1|2|3.0|4|

									# 1|two|5|6||8|world

									# 2|three|9|10|11.0|12|foo

									# None

（3）缺失值在输出结果中会被表示为空字符串，若希望将其表示为别的标记值用na_sep='NULL'

				?

									print data.to_csv(sys.stdout,na_rep='NULL')

									#输出结果如下：

									# ,something,a,b,c,d,message

									# 0,one,1,2,3.0,4,NULL

									# 1,two,5,6,NULL,8,world

									# 2,three,9,10,11.0,12,foo

									# None

（4）如果没有设置其它选项，则会写出行和列的标签。当然，它们也都可以被禁用：index=False,header=False

				?

									print data.to_csv(sys.stdout,index=False,header=False) #行标签index,列标签header

									#输出结果如下：

									# one,1,2,3.0,4,

									# two,5,6,,8,world

									# three,9,10,11.0,12,foo

									# None

（5）还可以只写出一部分的列，并以你指定的顺序排序:index=False,columns=[]

				?

									print data.to_csv(sys.stdout,index=False,columns=['a','b','c'])

									#输出结果如下：

									# a,b,c

									# 1,2,3.0

									# 5,6,

									# 9,10,11.0

									# None

Series的to_csv方法：

（1）Series的to_csv方法，将Series写入到.csv文件中

				?

									dates=pd.date_range('1/1/2000',periods=7) #date_range可以生成时间序列，periods=7表示可以生成7个时间序列，从2000/1/1开始

									print dates

									#输出结果如下：

									# DatetimeIndex(['2000-01-01', '2000-01-02', '2000-01-03', '2000-01-04',

									#    '2000-01-05', '2000-01-06', '2000-01-07'],

									#    dtype='datetime64[ns]', freq='D')

									ts=Series(np.arange(7),index=dates) #index行索引用dates

									ts.to_csv('tseries.csv')

									#tseries.csv的内容如下:

									# 2000-01-01,0

									# 2000-01-02,1

									# 2000-01-03,2

									# 2000-01-04,3

									# 2000-01-05,4

									# 2000-01-06,5

									# 2000-01-07,6

（2）read_csv也可以将csv文件读取为Series(Series.read_csv,而DataFrame则用pd.read_csv),但还有一个更为方更的from_csv方法

				?

									print Series.from_csv('tseries.csv',parse_dates=True)

									#输出结果如下：

									# 2000-01-01 0

									# 2000-01-02 1

									# 2000-01-03 2

									# 2000-01-04 3

									# 2000-01-05 4

									# 2000-01-06 5

									# 2000-01-07 6

									# dtype: int64

from_csv和read_csv中参数整理如下：

				?

									pandas.read_csv参数整理

									读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame

									也支持文件的部分导入和选择迭代

									更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html

									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。对于多文件正在准备中

									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'

									delimiter : str, default None

									定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

									delim_whitespace : boolean, default False.

									指定空格(例如' ‘或者' ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。

									在新版本0.18.1支持

									header : int or list of ints, default ‘infer'

									指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现，第3行数据将被丢弃，dataframe的数据从第5行开始。）。

									注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。

									names : array-like, default None

									用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_dupe_cols=True。

									index_col : int or sequence or False, default None

									用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。

									如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。

									usecols : array-like, default None

									返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo', ‘bar', ‘baz']。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。

									as_recarray : boolean, default False

									不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。

									返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。

									squeeze : boolean, default False

									如果文件值包含一列，则返回一个Series

									prefix : str, default None

									在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X' 成为 X0, X1, ...

									mangle_dupe_cols : boolean, default True

									重复的列，将‘X'...'X'表示为‘X.0'...'X.N'。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。

									dtype : Type name or dict of column -> type, default None

									每列数据的数据类型。例如 {‘a': np.float64, ‘b': np.int32}

									engine : {‘c', ‘python'}, optional

									Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.

									使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。

									converters : dict, default None

									列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。

									true_values : list, default None

									Values to consider as True

									false_values : list, default None

									Values to consider as False

									skipinitialspace : boolean, default False

									忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.

									skiprows : list-like or integer, default None

									需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。

									skipfooter : int, default 0

									从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

									skip_footer : int, default 0

									不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样。

									nrows : int, default None

									需要读取的行数（从文件头开始算起）。

									na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None

									一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND', ‘1.#QNAN', ‘N/A', ‘NA', ‘NULL', ‘NaN', ‘nan'`.

									keep_default_na : bool, default True

									如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。

									na_filter : boolean, default True

									是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。

									verbose : boolean, default False

									是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

									skip_blank_lines : boolean, default True

									如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。

									parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

									boolean. True -> 解析索引

									list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列；

									list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用

									dict, e.g. {‘foo' : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo"

									infer_datetime_format : boolean, default False

									如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。

									keep_date_col : boolean, default False

									如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。

									date_parser : function, default None

									用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。

									1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；

									2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；

									3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。

									dayfirst : boolean, default False

									DD/MM格式的日期类型

									iterator : boolean, default False

									返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。

									chunksize : int, default None

									文件块的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.

									compression : {‘infer', ‘gzip', ‘bz2', ‘zip', ‘xz', None}, default ‘infer'

									直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz', ‘.bz2', ‘.zip', or ‘xz'这些为后缀的文件，否则不解压。如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。

									新版本0.18.1版本支持zip和xz解压

									thousands : str, default None

									千分位分割符，如“，”或者“."

									decimal : str, default ‘.'

									字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用'，‘).

									float_precision : string, default None

									Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.

									指定

									lineterminator : str (length 1), default None

									行分割符，只在C解析器下使用。

									quotechar : str (length 1), optional

									引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。

									quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0

									控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

									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。

									comment : str, default None

									标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3' 以header=0 那么返回结果将是以'a,b,c'作为header。

									encoding : str, default None

									指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings

									dialect : str or csv.Dialect instance, default None

									如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档

									tupleize_cols : boolean, default False

									Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

									error_bad_lines : boolean, default True

									如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。

									warn_bad_lines : boolean, default True

									如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。

									low_memory : boolean, default True

									分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）

									buffer_lines : int, default None

									不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除，因为他的值在解析器中不推荐使用

									compact_ints : boolean, default False

									不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除

									如果设置compact_ints=True ，那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储，是否有符号将取决于use_unsigned 参数

									use_unsigned : boolean, default False

									不推荐使用：这个参数将会在未来版本移除

									如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True)，指定被压缩的列是有符号还是无符号的。

									memory_map : boolean, default False

									如果使用的文件在内存内，那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。

手工处理分隔符格式：csv python内置函数使用

大部分存储在磁盘上的表格型数据都能用pandas.read_table进行加载。然而有进还是需要手工处理。

由于接收到含有畸形行的文件而使read_table出毛病的情况并不少见。

对于任何单字符分隔符文件，可以直接使用python内置的csv模块。将任意己打开的文件或文件型的对象传给csv.reader

				?

									import csv

									f=open('ex7.csv')

									reader=csv.reader(f)

									print reader

									#输出结果是一个对象：<_csv.reader object at 0x10d7c7600>

									for line in reader:

									 print line

									#对这个reader进行迭代将会为每行产生一个元组

									#输出结果如下：

									# ['a', 'b', 'c']

									# ['1', '2', '3']

									# ['1', '2', '3', '4']

为了使数据格式合乎要求，你需要对其做些调整

				?

									lines=list(csv.reader(open('ex7.csv')))

									print lines

									#输出结果如下：

									# [['a', 'b', 'c'], ['1', '2', '3'], ['1', '2', '3', '4']]

									print lines[0],lines[1]

									header,values=lines[0],lines[1:]

									print zip(*values) #zip(iterable),将对象中对应的元素打包成一个个元组。a=[1,2,3] b=[2,4,5] zip(a,b)=[(1,2),(2,4),(3,5)]

									#输出结果如下：

									# [('1', '1'), ('2', '2'), ('3', '3')]

									data_dict={h:v for h, v in zip(header,zip(*values))}

									print data_dict

									#输出结果如下：结果得到的是列表，不是元组

									# {'a': ('1', '1'), 'c': ('3', '3'), 'b': ('2', '2')}

CSV文件的形式有很多。只需定义csv.Dialect的一个子类即可定义出新格式(如专门的分隔符、字符串引用约定、行结束符等)

				?

									class my_dialect(csv.Dialect):

									 lineterminator = '\n'

									 delimiter = ';'

									 quotechar = '"'

									 quoting = 0

									reader=csv.reader(f,dialect=my_dialect)

									print reader

									#输出结果如下：

									# <_csv.reader object at 0x10628a6e0>

									with open('mydata.csv','w')as f:

									 writer=csv.writer(f,dialect=my_dialect)

									 writer.writerow(('one','two','three'))

									 writer.writerow(('1','2','3'))

									 writer.writerow(('1', '2', '3'))

									#打开mydata.csv内容如下：

									# one;two;three

									# 1;2;3

									# 1;2;3

各个csv语句的参数也可以用关键字的形式提供给csv.reader,无需定义子类：

				?

									reader=csv.reader(f,delimiter='|')

csv.writer用于手工输出分隔符文件，它接受一个己打开且可写的文件对象以及跟csv.reader相同的那些语句和选项：

				?

									#csv.writer先创建一个write对象，然后用writerow写入,可以一行行写入，也可以字典写入

									headers = ['Symbol', 'Price', 'Date', 'Time', 'Change', 'Volume']

									rows = [{'Symbol':'AA', 'Price':39.48, 'Date':'6/11/2007',

									  'Time':'9:36am', 'Change':-0.18, 'Volume':181800},

									  {'Symbol':'AIG', 'Price': 71.38, 'Date':'6/11/2007',

									  'Time':'9:36am', 'Change':-0.15, 'Volume': 195500},

									  {'Symbol':'AXP', 'Price': 62.58, 'Date':'6/11/2007',

									  'Time':'9:36am', 'Change':-0.46, 'Volume': 935000},

									  ]

									with open('stock.csv','w') as f:

									 writer=csv.DictWriter(f,headers)

									 writer.writeheader()

									 writer.writerows(rows)

									#stock.csv的结果如下：

									# Symbol,Price,Date,Time,Change,Volume

									# AA,39.48,6/11/2007,9:36am,-0.18,181800

									# AIG,71.38,6/11/2007,9:36am,-0.15,195500

									# AXP,62.58,6/11/2007,9:36am,-0.46,935000

csv产生的数据都是字符串类型的，它不会做任何其它类型的转换，如果你需要做这样的类型转换，必须自己手动去实现：

				?

									#下面是一个在csv数据上执行其他类型转换的例子：

									col_types=[str,float,str,str,float,int]

									with open('stock.csv') as f:

									 f_csv=csv.reader(f)

									 headers=next(f_csv)

									 print headers

									 #输出结果如下

									 # ['Symbol', 'Price', 'Date', 'Time', 'Change', 'Volume']

									 for row in f_csv:

									  rows=tuple(convert(value) for convert,value in zip(col_types,row))

									  print rows

									#输出结果如下：

									# ('AA', 39.48, '6/11/2007', '9:36am', -0.18, 181800)

									# ('AIG', 71.38, '6/11/2007', '9:36am', -0.15, 195500)

									# ('AXP', 62.58, '6/11/2007', '9:36am', -0.46, 935000)

									#下面是一个转换字典中特定字段的例子：

									field_types = [ ('Price', float),

									    ('Change', float),

									    ('Volume', int) ]

									with open('stock.csv') as f:

									 for row in csv.DictReader(f): #row指的是每一行

									  print row

									  row.update((key,coversion(row[key]))

									     for key,coversion in field_types)

									  #key:price conversion：float,row.update(key)如果key在row中找到，则conversion(row[key])的值,

									  # row[key]是指这个key的value值

									  print row

									#输出如下：第一行是第一个print row输出，下面一个才是转换后的print row的输出

									# {'Symbol': 'AA', 'Volume': '181800', 'Time': '9:36am', 'Date': '6/11/2007', 'Price': '39.48', 'Change': '-0.18'}

									# {'Symbol': 'AA', 'Volume': 181800, 'Time': '9:36am', 'Date': '6/11/2007', 'Price': 39.48, 'Change': -0.18}

csv 参数选项如下：

				?

									参数    说明

									delimiter  用于分隔字段的单字符字符串。默认为“，”

									lineterminator 用于写操作的行结束符，默认为“\r\n”

									quotechar 用于带有特殊字符(如分隔符)的字段的引用符号。默认为“"”

									quoting 引用约定。可选值包括csv.quote_all(引用所有字段)，

									 csv.quote_minimal(只引用带有诸如分隔符之类特殊字符的字段)默认为quote_minimal

									skipinitialspace 忽略分隔符后面的空白符。默认False

									doublequote 如何处理字段内的引用符号。如果为True,则双写。

									escapechar 用于对分隔符进行转义的字符串。默认禁用

总结：

（1）对于那些使用复杂分隔符或多字符分隔符的文件，csv模块就无能为力了。在这种情况下，就只能用字符串split方法或正则表达式方法re.split进行拆分和其它整理工作了。

（2）最后，如果你读取CSV数据的目的是做数据分析和统计的话，你可能需要看一看 Pandas 包。Pandas 包含了一个非常方便的函数叫 pandas.read_csv() ，它可以加载CSV数据到一个 DataFrame 对象中去。然后利用这个对象你就可以生成各种形式的统计、过滤数据以及执行其他高级操作了

json格式的读取与写入：

通过json.loads可将json字符串转换成python形式,即从磁盘中读取

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									from pandas import Series,DataFrame

									import sys

									import json

				?

									obj="""

									{"name":"Wes",

									"places_lived":["United States","Spain","Germany"],

									"pet":null,

									"siblings":[{"name":"Scott","age":25,"pet":"Zuko"},

									    {"name":"Katie","age":33,"pet":"Cisco"}]

									    }

									"""

									result=json.loads(obj)

									print result

									#输出结果如下：

									{u'pet': None, u'siblings':

									 [{u'pet': u'Zuko', u'age': 25, u'name': u'Scott'},

									  {u'pet': u'Cisco', u'age': 33, u'name': u'Katie'}],

									 u'name': u'Wes', u'places_lived': [u'United States', u'Spain', u'Germany']}

相反json.dumps则将python对象转换成JSON格式。即写入

				?

									asjson=json.dumps(result)

									print asjson #输出结果与上面的result一样的json格式

将(一个或一组)json对象转换为DataFrame或其它便于分析的数据结构就由你决定了。

最简单方便的方式是：向DataFrame构造器传入一组Json对象，并选取数据字段的子集(即可以选一部分字段，也可以全部选定)

				?

									siblings=DataFrame(result['siblings'],columns=['name','age']) #选取result中的'siblings',列选取name,age两列

									print siblings

									#输出的结果如下：

									#  name age

									# 0 Scott 25

									# 1 Katie 33

XML和HTML:Web信息收集

python有许多可以读写HTML和xml格式数据的库。lxml就是其中之一，它可以高效地解析大件。

lxml有多个编程接口。首先我们要用lxml.html处理HTML,然后再用lxml.objectify做一些XML处理。

HTML文件处理：

许多网站都将数据放到HTML表格中以便在浏览器中查看，但不能以一种更易于机器阅读的格式(如Json、HTML或XML)进行下载

（1）首先，找到你希望获取数据的URL,利用urllib2将其打开，然后用lxml解析得到的数据流。

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									from pandas import Series,DataFrame

									import sys

									import json

									from urllib2 import urlopen

									from lxml.html import parse

									from lxml import objectify

				?

									parsed=parse(urlopen('http://finance.yahoo.com/q/op?s=AAPL+Options'))

									doc=parsed.getroot() #通过这个对象可以获取特定类型的所有HTML标签(tag)

									#获取HTML中的链接是a标签的，可使用findall方法

									links=doc.findall('.//a') #得到所有a标签的对象，以列表形式显示

									print links[15:20]

									#输出结果如下：输出的是Html元素对象

									# [<Element a at 0x1085206d8>,

									# <Element a at 0x108520730>,

									# <Element a at 0x108520788>,

									# <Element a at 0x1085207e0>,

									# <Element a at 0x108520838>]

（2）要得到URL和链接文本，必须使用各对象的get方法(针对URL)和text_content方法(针对显示文本)

				?

									lnk=links[15]

									print lnk #显示的是下标为28的a标签的元素对象

									print lnk.get('href') #用get方法得到以"href"的URL

									#输出结果如下：/quote/AAPL180601P00145000?p=AAPL180601P00145000

									print lnk.text_content()

									#输出结果如下：AAPL180601P00145000

									#使用下面这条列表推导式可获取文档中的全部URL

									urls=[lnk.get('href') for lnk in doc.findall('.//a')]

									print urls

									#输出结果如下：

									# ['https://finance.yahoo.com/', '#Navigation', '#market-summary', '#Main', '#Aside',

									# 'https://mail.yahoo.com/?.intl=us&.lang=en-US&.partner=none&.src=finance', '/quote/AAPL?p=AAPL',

									# '/quote/AAPL/key-statistics?p=AAPL', '/quote/AAPL/profile?p=AAPL', '/quote/AAPL/financials?p=AAPL',]

（3）表格：从文档中找出正确表格，有些网站会给目标表格加上一个id属性。下面是两个分别放置看涨数据和跌数据的表格。

每个表格都有标题行。tr是表格中的行，th表头单元格，td数据单元格

				?

									tables=doc.findall('.//table')

									print tables

									#输出结果如下：是表格对象

									# [<Element table at 0x10f1a09f0>, <Element table at 0x10f1a0a48>]

									calls=tables[0]

									print calls #输出的是对象

									#每个表格都有标题行。tr是表格中的行，th表头单元格，td数据单元格

									#先取出标题行

									rows=calls.findall('.//tr')

									print rows #输出结果：也是行的元素对象如<Element tr at 0x108bffaa0>

				?

									#写一个函数：可以根据传入的参数得到相关表格中的数据

									def _unpack(row,kind='td'):

									 elts=row.findall('.//%s' % kind)

									 return [val.text_content() for val in elts]

									print _unpack(rows[1]) #取数据单元格中的数据值

									#输出结果如下：取rows[1]即第2行的数据

									# ['AAPL180608C00130000', '2018-05-04 11:45PM EDT', '130.00', '36.90', '53.40', '54.70', '0.00', '-', '1', '1', '0.00%']

									print _unpack(rows[1],kind='th') #取表头单元格的值，即列的标题

									#输出结果：['Strike','Symbol','Last','Chg','Bid','Ask']

(4)把所有步骤结合起来，将数据转换为一个DataFrame。由于数值型数据仍然是字符串格式，所以我们希望将部分弄转换为浮点数格式。

虽然可以手工实现该功能，但是pandas就有一个TextParser类可以自动类型转换(read_csv和其它解析函数其实在内部都用到了它)

				?

									from pandas.io.parsers import TextParser

									def parse_option_data(table):

									 rows=table.findall('.//tr')

									 header=_unpack(rows[0],kind='th')

									 data=[_unpack(r) for r in rows[1:]]

									 return TextParser(data,names=header).get_chunk()

									aa=parse_option_data(table=tables)

									print DataFrame(aa)

利用lxml.objectify解析xml：可具体看另一篇专门介绍xml解析文件

aa.xml的内容如下：

				?

									<?xml version="1.0" ?>

									<zAppointments reminder="15">

									 <appointment>

									  <begin>1181251680</begin>

									  <uid>040000008200E000</uid>

									  <alarmTime>1181572063</alarmTime>

									  <state></state>

									  <location></location>

									  <duration>1800</duration>

									  <subject>Bring pizza home</subject>

									 </appointment>

									 <appointment>

									  <begin>1234360800</begin>

									  <duration>1800</duration>

									  <subject>Check MS Office website for updates</subject>

									  <location></location>

									  <uid>604f4792-eb89-478b-a14f-dd34d3cc6c21-1234360800</uid>

									  <state>dismissed</state>

									 </appointment>

									</zAppointments>

				?

									def parseXML(xmlFile):

									 """

									 Parse the xml

									 :param xmlFile:

									 :return:

									 """

									 f=open(xmlFile) #1.先打开文件

									 xml=f.read() #2.读取文件内容

									 f.close()

									 tree=etree.parse(StringIO(xml)) #3.用etree.parse解析xml文件的树结构

									 context=etree.iterparse(StringIO(xml)) #4.etree.iterparse迭代解析xml文件的内容

									 for action,elem in context:

									  if not elem.text:

									   text="None"

									  else:

									   text=elem.text

									  print elem.tag+"=>"+text

									if __name__=="__main__":

									 parseXML("aa.xml")

				?

									def parseXML(xmlFile):

									 """

									 Parse the xml

									 :param xmlFile:

									 :return:

									 """

									 f=open(xmlFile)

									 xml=f.read()

									 f.close()

									 tree=etree.parse(StringIO(xml))

									 context=etree.iterparse(StringIO(xml))

									 for action,elem in context:

									  if not elem.text:

									   text="None"

									  else:

									   text=elem.text

									  print elem.tag+"=>"+text

									if __name__=="__main__":

									 parseXML("aa.xml")

									#输出结果如下：

									# begin = > 1181251680

									# uid = > 040000008200E000

									# alarmTime = > 1181572063

									# state = > None

									# location = > None

									# duration = > 1800

									# subject = > Bring

									# pizza

									# home

									# appointment = >

									# 

									# begin = > 1234360800

									# duration = > 1800

									# subject = > Check

									# MS

									# Office

									# website

									# for updates

									#  location = > None

									# uid = > 604

									# f4792 - eb89 - 478

									# b - a14f - dd34d3cc6c21 - 1234360800

									# state = > dismissed

									# appointment = >

									# 

									# zAppointments = >

2.二进制数据格式：写入与读取

（1）使用python内置的pickle序列化读取和存储数据

实现数据的二进制格式存储最简单的办法之一是使用python内置的pickle序列化。

为了使用方便，pandas对象都有一个用于将数据以pickle形式保存到磁盘上的to_pickle方法。

相反，从磁盘上读取read_pickle。

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									from pandas import Series,DataFrame

									#二进制数据格式保存

									frame=pd.read_csv('ex1.csv')

									print frame

									#输出结果如下：

									# a b c d message

									# 0 1 2 3 4 hello

									# 1 5 6 7 8 world

									# 2 9 10 11 12  foo

									（1）可用to_pickle保存到磁盘

									frame.to_pickle('frame_pickle')

									(2）还有一个也很好用的pickle函数pandas.load将数据读回到python,load也没有了，现在是read_pickle读取数据

									# pd.load('frame_pickle') #load已经不能用了，现在是read_pickle

									print pd.read_pickle('frame_pickle')

警告：pickle仅建议用于短期存储格式。其原因是很难保证格式永远是稳定的。

今天的pickle的对象无法被后续版本的库unpickle出来。

（2）使用HDF5格式实现高效读写磁盘上以二进制格式存储的科学数据。

HDF5支持多种压缩器的即时压缩，能更高效地存储重复模式数据，对于那些非常大的无法直接放入内存的数据集，

HDF5就是不错的选择，因为它可以高效地分块读写。

python中的HDF5库有两个接口(即PyTables和h5py),h5py提供了一种直接而高级的HDF5 API访问接口，

而PyTables则抽象了HDF5的许多细节以提供多种灵活的数据容器、表索引、查询功能以及对核外计算技术的某些支持。

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									from pandas import Series,DataFrame

									import matplotlib.pyplot as plt

									import tables

									#二进制数据格式保存

									frame=pd.read_csv('ex1.csv')

									print frame

									#输出结果如下：

									# a b c d message

									# 0 1 2 3 4 hello

									# 1 5 6 7 8 world

									# 2 9 10 11 12  foo

									#两个函数用于生成数据

									random_state = np.random.RandomState(1999)

									def make_random_cluster_points(n_samples, random_state=random_state):

									 mu_options = np.array([(-1, -1), (1, 1), (1, -1), (-1, 1)])

									 sigma = 0.2

									 mu_choices = random_state.randint(0, len(mu_options), size=n_samples)

									 means = mu_options[mu_choices]

									 return means + np.random.randn(n_samples, 2) * sigma, mu_choices

									def plot_clusters(data, clusters, name):

									 plt.figure()

									 colors = ["#9b59b6", "#3498db", "#e74c3c", "#2ecc71"]

									 for i in np.unique(clusters):

									  plt.scatter(data[clusters==i, 0], data[clusters==i, 1], color=colors[i])

									 plt.axis('off')

									 plt.title('Plot from %s' % name)

									#（1）数据写入到磁盘:open_file(文件名,'w'),create_array()

									data, clusters = make_random_cluster_points(10000)

									plot_clusters(data, clusters, "data in memory")

									# plt.show() #画图展示

									#PyTables存储数据到磁盘

									sample_data,sample_clusters=make_random_cluster_points(10000) #调用函数生成数据

									hdf5_path="my_data.hdf5" #写入的文件名

									hdf5_file=tables.open_file(hdf5_path,mode='w')

									data_storage=hdf5_file.create_array(hdf5_file.root,'data',sample_data)

									#hdf5_file.root即"/",data为创建array文件名相当于"/data",data里存储的是sample_data的数据.data像文件名

									clusters_storage=hdf5_file.create_array(hdf5_file.root,'clusters',sample_clusters)

									hdf5_file.close()

									#（2）数据的读取:open_file(文件名,'r'),hdf5_file.root.data[:]

									hdf5_path="my_data.hdf5"

									read_hdf5_file=tables.open_file(hdf5_path,mode='r')

									hdf5_data=read_hdf5_file.root.data[:] #读取read_hdf5_file根目录下的数据名称为data的全部数据

									hdf5_clusters=read_hdf5_file.root.clusters[:] #读取read_hdf5_file根目录下的数据名称为clusters的全部数据

									read_hdf5_file.close()

									plot_clusters(hdf5_data,hdf5_clusters,"PyTables Array")

									plt.show()

注意：HDF5不是数据库。它最适合用作”一次写多次读“的数据集。虽然数据可以在任何时候被添加到文件中，

但如果同时发生多个写操作，文件就可能会被破坏。

（3）读取Microsoft Excel文件

pandas的ExcelFile类文件读取存储在Excel中表格型数据。由于ExcelFile用到了（python读取excel表格的包）xlrd和openpyxl包，所以先得安装它们才行。

				?

									# 读取excel文件：

									xls_file=pd.ExcelFile('data.xls')

									#存放在某个工作表中的数据可以通过parse读取到DataFrame中

									table=xls_file.parse('Sheet1')

3.使用HTML和Web API：request包中的get来读取数据

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									from pandas import Series,DataFrame

									import matplotlib.pyplot as plt

									import tables

									import requests

									import json

									# url='https://twitter.com/search?q=python+pandas'

									url='https://twitter.com/search?q=python%20pandas&src=typd'

									resp=requests.get(url)

									print resp.text

									data=json.loads(resp.text) #将resp转化成json格式

									print data

									print data.keys()

									#用一个列表定义出感兴趣的tweet字段，然后将results列表传给DataFrame:

									tweet_fields=['created_at','from_user','id','text']

									tweets=DataFrame(data['result'],columns=tweet_fields)

									print tweets.ix[7]

4.使用数据库

sqlite3数据库：读取数据库数据

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									from pandas import Series,DataFrame

									import matplotlib.pyplot as plt

									import tables

									import requests

									import json

									import sqlite3

									（1）数据连接

									query="""

									CREATE TABLE test

									(a VARCHAR (20),b VARCHAR (20),

									c REAL, d INTEGER );

									"""

									con=sqlite3.connect(':memory:')

									con.execute(query)

									con.commit()

									（2）插入数据

									data=[('Atlanta','Georgia',1.25,6),

									  ('Tallahassee','Florida',2.6,3),

									  ('Sacramento','California',1.7,5)]

									stmt='INSERT INTO test VALUES(?,?,?,?)'

									con.executemany(stmt,data)

									con.commit()

									#查询数据，即读取数据库数据

									cursor=con.execute('select * from test')

									rows=cursor.fetchall()

									print rows

									#输出结果如下：sqlite3取出的是列表

									[(u'Atlanta', u'Georgia', 1.25, 6),

									 (u'Tallahassee', u'Florida', 2.6, 3),

									 (u'Sacramento', u'California', 1.7, 5)]

									（3）可以将这个元组列表传给DataFrame的构造器，但还需要列名(位于游标的description属性中)

									print cursor.description

									#输出结果如下：

									(('a', None, None, None, None, None, None),

									 ('b', None, None, None, None, None, None),

									 ('c', None, None, None, None, None, None),

									 ('d', None, None, None, None, None, None))

									（4）转换为DataFrame

									result=DataFrame(rows,columns=zip(*cursor.description)[0])

									print result

									#输出结果如下：

									#    a   b  c d

									# 0  Atlanta  Georgia 1.25 6

									# 1 Tallahassee  Florida 2.60 3

									# 2 Sacramento California 1.70 5

									（5）上面的方法每查一次就得写一次，pandas有一个可以简化该过程的read_sql函数(位于pandas.io.sql模块)。

									# 只需传入select语句和连接对象即可。

									import pandas.io.sql as sql

									# print sql.read_sql('select * from test',con)

									#或者直接用pd.read_sql不用先引入sql也一样的

									df= pd.read_sql('select * from test',con)

									#输出结果如下：

									#    a   b  c d

									# 0  Atlanta  Georgia 1.25 6

									# 1 Tallahassee  Florida 2.60 3

									# 2 Sacramento California 1.70 5

									aa=DataFrame(df)

									print aa

mysql数据库：读取数据库数据

				?

									#读取mysql中的数据

									import pymysql

									import configparser

									config =configparser

									(1)连接数据库

									db=pymysql.connect("localhost","root",

									     "root","imooc")

									cursor=db.cursor() #使用游标创建一个游标对象

									（2）使用execute()方法执行sql查询

									cursor.execute("select * from test1")

									data=cursor.fetchall()

									print data

									#输出结果如下：4条数据，mysql取出的形式是元组

									# ((1, 'tang seng', 79, 'xi tian qu jing', '11783213,131313133,78271783918'),

									# (2, 'zhu ba jie', 61, 'xi tian qu jing', '787138912,83918933'),

									# (3, 'sun wu kong', 91, 'ji tian da sheng', '1378219389,17898932183,1841898344,1989839898'),

									# (4, 'sha seng', 71, 'xi tian qu jing', '1649281938,15089328109'))

									#

									（3）列名信息在cursor.description中，及列的其它信息也在

									print cursor.description #

									#查看结果如下：

									# ((u'id', 3, None, 11, 11, 0, 0),

									# (u'user_name', 253, None, 20, 20, 0, 1),

									# (u'score', 3, None, 2, 2, 0, 1),

									# (u'over', 253, None, 40, 40, 0, 1),

									# (u'mobile', 253, None, 100, 100, 0, 1))

									print type(zip(*cursor.description)[0])

									（4）将data放入DataFrame中，pandas必须是list才可以转化为DataFrame,而此处的Data是元组，故先转化为list才可以用

									result=DataFrame(list(data),columns=zip(*cursor.description)[0])

									print result

									#输出结果如下：

									# id user_name score    over \

									# 0 1 tang seng  79 xi tian qu jing

									# 1 2 zhu ba jie  61 xi tian qu jing

									# 2 3 sun wu kong  91 ji tian da sheng

									# 3 4  sha seng  71 xi tian qu jing

									#

									#           mobile

									# 0    11783213,131313133,78271783918

									# 1       787138912,83918933

									# 2 1378219389,17898932183,1841898344,1989839898

									# 3      1649281938,15089328109

									（5）可以用read_sql一次性获取：

									import pandas.io.sql as sql

									result=sql.read_sql('select * from test1',db)

									print result

									#输出结果如下：

									# id user_name score    over \

									# 0 1 tang seng  79 xi tian qu jing

									# 1 2 zhu ba jie  61 xi tian qu jing

									# 2 3 sun wu kong  91 ji tian da sheng

									# 3 4  sha seng  71 xi tian qu jing

									#

									#           mobile

									# 0    11783213,131313133,78271783918

									# 1       787138912,83918933

									# 2 1378219389,17898932183,1841898344,1989839898

									# 3      1649281938,15089328109

									db.close()

注意：(1)DataFrame接受转换的是list形式：sqlit3用fetchall取出的是列表，所以可以直接放在DataFrame中，而mysql取出来的是元组，故要先转化成list.

mongoDB数据库：读取数据库数据

NoSQL数据库有许多不同的形式。有些是简单的字典式键值对存储，另一些则是基于文档的(其中的基本单元是字典型的对象)。

				?

									from pandas import Series,DataFrame

									import pymongo

									import datetime

									# import configparser

									# config =configparser

									 (1)mongodb数据库的连接

									con=pymongo.MongoClient('localhost',port=27017)

									（2）创建数据库

									# tweets=con.test_database

									 (3)创建集合：一组文件存储在mongodb中，相当于数据库的各个表

									# collection=tweets.test_collection

									post = {"author": "Mike",

									   "text": "My first blog post!",

									   "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],

									   "date": datetime.datetime.utcnow()}

									(4)插入文件

									posts=tweets.posts

									post_id=posts.insert_one(post).inserted_id

									（5）查询相关的数据

									import pprint

									pprint.pprint(posts.find_one({"author":"Mike"}))

									(6)字典放入DataFrame中

									p=DataFrame(post,columns=post.keys())

									print p