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大多数时候，我们要处理分析的数据是存储在不同格式的文件中的，有txt、csv、excel、json、xml以及二进制等磁盘文件格式，还有时候是从数据库以及从Web API中交互获取要处理的数据。现在开始学习如何用pandas从以上内容中输入和输出数据。

读取和写入文本格式数据

pandas具有许多函数，用于将表格数据作为DataFrame对象读取。下面列表列出来一些常用的函数，pandas.read_csv 是最常用的方法之一。这一次主要学习从各种格式的文本文件中存取数据，后面还要学习从二进制数据格式文件中存取数据。

以下列表：pandas 中的文本和二进制数据加载函数

函数	描述
read_csv	从文件、URL 或类似文件的对象加载分隔数据；使用逗号作为默认分隔符
read_fwf	以固定宽度的列格式读取数据（即无分隔符）
read_clipboard	从剪贴板读取数据的read_csv函数的变体；用于从网页转换表格
read_excel	从 Excel XLS 或 XLSX 文件中读取表格数据
read_hdf	读取 pandas 写入的 HDF5 文件
read_html	读取给定 HTML 文档中找到的所有表格数据
read_json	从 JSON 字符串表示形式、文件、URL 或类似文件的对象中读取数据
read_feather	读取 Feather 二进制文件格式
read_orc	读取 Apache ORC 二进制文件格式
read_parquet	读取 Apache Parquet 二进制文件格式
read_pickle	读取 pandas 存储的Python pickle 格式对象
read_sas	读取SAS 数据集；由 SAS 系统的自定义存储格式之一存储
read_spss	读取 SPSS 创建的数据文件
read_sql	读取 SQL 查询的结果（使用 SQLAlchemy）
read_sql_table	读取整个 SQL 表（使用 SQLAlchemy）；等效于使用 read_sql 选择该表中所有内容的查询
read_stata	从 Stata 文件格式读取数据集
read_xml	从 XML 文件中读取数据表

这些函数旨在将文本数据转换为 DataFrame，我们先大概了解下这些函数的作用机制。这些函数的可选参数可能分为几类：

Indexing（索引）：

可以将一个或多个列视为返回的 DataFrame，以及是否从文件中获取列名等。

Type inference and data conversion（类型推断和数据转换）：

包括用户自定义的值转换和缺失值标记的自定义列表等。

Date and time parsing（日期和时间解析）

包括组合功能，可以将分布在多个列中的日期和时间信息合并到结果中的单个列中。

Iterating（迭代）：

支持迭代非常大的文件（块）。

Unclean data issues（脏数据问题）：

跳过行数据，如页脚、注释或类似于用逗号分隔的千位数字数据的其他小内容数据。

由于现实世界中的数据可能非常混乱，因此随着时间的推移，为了处理这些数据，一些数据加载函数（尤其是 pandas.read_csv）已经积累了一长串可选参数。一开始对这些参数不知所措是正常的（pandas.read_csv 大约有 50 个）。在线 pandas 官方文档有许多关于这些参数工作原理的示例，我们可以找到一个足够相似的示例来帮助我们正确的使用参数。

因为有些文件的 column 数据类型不是数据格式的一部分，所以一些函数提供了类型推理功能。这意味着我们不必指定哪些列是数字、整数、布尔值或字符串。另外有一些数据格式（如 HDF5、ORC 和 Parquet）在格式中嵌入了数据类型信息。

对于处理日期和其他自定义类型，我们可能需要应用更多的其他一些处理方法。

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下面我将从读取处理一个小的逗号分隔值 的（CSV） 文本文件开始学习，这个文件名是ex1.csv，存储在examples目录中，examples目录与处理它的Python pandas代码存储在相同目录下，ex1.csv的数据内容如下，另外再创建一个ex2.csv文件，这个文件的数据内容跟ex1.csv一样，只是没有标题行。

 

通过pandas.read_csv函数将其读取出来，并打印到vs code控制台（很简单，不要搞错文件的存储目录和文件名）

import numpy as np
import pandas as pddf = pd.read_csv("examples/ex1.csv")
print(df)

jupyter中输出的pandas对象：

	a	b	c	d	message
0	1	2	3	4	hello
1	5	6	7	8	world
2	9	10	11	12	foo

对于没有标题行的文件ex2.csv，读取此文件，可以允许 pandas 分配默认列名称，也可以自己指定名称，如下代码。

import numpy as np
import pandas as pd#pandas默认制定列名
a = pd.read_csv("examples/ex2.csv", header=None)#用names指定列名。
b = pd.read_csv("examples/ex2.csv", names=["a", "b", "c", "d", "message"])#指定 message 列成为返回的 DataFrame 的索引。
#可以指定索引位于第4列，也可以使用 index_col 参数将其命名为 “message”
names = ["a", "b", "c", "d", "message"]
c = pd.read_csv("examples/ex2.csv", names=names, index_col="message")

设置header=None，则read_csv输出(默认分配列名0 1 2 3 4):

	0	1	2	3	4
0	1	2	3	4	hello
1	5	6	7	8	world
2	9	10	11	12	foo

用names指定列名输出：

	a	b	c	d	message
0	1	2	3	4	hello
1	5	6	7	8	world
2	9	10	11	12	foo

用names指定列名，同时用index_col指定message为列索引名，输出：

	a	b	c	d
message
hello	1	2	3	4
world	5	6	7	8
foo	9	10	11	12

 如果我们想要从多个列中形成分层索引（后面的学习中还会深入学习分层索引），可以传递列号或名称列表。我们创建一个csv_mindex.csv文件，其内容如下图

我们用read_csv读取该文件，并用index_col指定列名称形成分层索引：

import numpy as np
import pandas as pdparsed = pd.read_csv("examples/csv_mindex.csv", index_col=["key1", "key2"])
print(parsed)

 输出结果如下：

		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

在某些情况下，表格中可能没有固定的分隔符，会使用空格或其他模式来分隔字段。我们来看文本文件ex3.txt中的内容（空格分隔字典），如下图：

 

这个文本文件ex3.txt中的字段由不同数量的空格分隔。在这种情况下，我们可以将正则表达式作为 pandas.read_csv 的分隔符传递。这里可以用正则表达式 \s+ 来表示（windows下要加个转义符\），看如下代码：

import numpy as np
import pandas as pdresult = pd.read_csv("examples/ex3.txt", sep="\\s+")
print(result)

输出：

	A	B	C
aaa	-0.264438	-1.026059	-0.619500
bbb	0.927272	0.302904	-0.032399
ccc	-0.264273	-0.386314	-0.217601
ddd	-0.871858	-0.348382	1.100491

由于列名少一个，因此pandas.read_csv推断在此特殊情况下，第一列应该是 DataFrame 的索引 。

我们再创建一个ex4.csv，第0、2、3行是注释行，其内容如下图：

我们在读取ex4.csv数据的时候需要忽略第0、2、3行注释内容，因此我们可以如下操作：

import numpy as np
import pandas as pdresult = pd.read_csv("examples/ex4.csv", skiprows=[0, 2, 3])
print(result)

 用skiprows参数指定要跳过的行，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

处理缺失值是文件数据读取过程中一个重要的部分。缺失数据通常是不存在，或是空字符串、或是由某个 sentinel （占位符）。默认情况下，pandas 使用一组常见的 sentinel替代这些缺失数据，例如 NaN 和 NULL 。我们创建一个ex5.csv文件来示例，这个文件的内容如下图：

import numpy as np
import pandas as pdresult = pd.read_csv("examples/ex5.csv")
print(result)

输出：

	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

pandas 将缺失值输出为 NaN，因此我们在 result 中有两个缺失值NaN。可以用isna函数判断： 

pd.isna(result) 输出：

	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

我们还以通过传递一个缺失值列表给na_values参数，指定哪些值是缺失值，例如我们将1和NULL指定为缺失值：

import pandas as pdresult = pd.read_csv("examples/ex5.csv", na_values=["NULL",'1'])print(result)

 输出：

	something	a	b	c	d	message
0	one	NaN	2	3.0	4	NaN
1	two	5.0	6	NaN	8	world
2	three	9.0	10	11.0	12	foo

其中元素值1以及为null的元素，都用默认值NaN填充了。

 另外，可以用keep_default_na=False设置缺失值进行isna判断时不为True，例如：

import pandas as pdresult2 = pd.read_csv("examples/ex5.csv", keep_default_na=False)
print(result2)
print(result2.isna())result3 = pd.read_csv("examples/ex5.csv", keep_default_na=False, na_values=["NA"])
print(result3)
print(result3.isna())

result2输出：

	something	a	b	c	d	message
0	one	1	2	3	4	NA
1	two	5	6		8	world
2	three	9	10	11	12	foo

result2.isna()输出：

	something	a	b	c	d	message
0	False	False	False	False	False	False
1	False	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False	False

 result3输出：

	something	a	b	c	d	message
0	one	1	2	3	4	NaN
1	two	5	6		8	world
2	three	9	10	11	12	foo

result3.isna()输出： 

	something	a	b	c	d	message
0	False	False	False	False	False	True
1	False	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False	False

 从以上可以看出获取result2和result3数据的差别，大家可以自己琢磨下。

我们还可以为文件中的每一列指定不同的 NA 占位符，例如：

import pandas as pdsentinels = {"message": ["foo", "NA"], "something": ["two"]}
res = pd.read_csv("examples/ex5.csv", na_values=sentinels, keep_default_na=False)
print(res)

输出：

	something	a	b	c	d	message
0	one	1	2	3	4	NaN
1	NaN	5	6		8	world
2	three	9	10	11	12	NaN

以下列表是一些 pandas.read_csv 函数常用参数，大家要学习列表中Description中内容，要动手写代码去试用 ：

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今天先学到这好累，下次学习分段读取文本文件