Python读入数据(文本、Excel、sas、spss数据sql库数据等) |
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Python读入数据(文本、Excel、sas、spss数据sql库数据等)
发布时间:2018-05-10 17:29,
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Python
Excel
sas
spss
sql
利用Python读取外部数据文件 我们针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1、读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2、读取电子表格文件,如Excel文件 3、读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集、SPSS数据集等 4、读取数据库数据,如MySQL数据、SQL Server数据 一、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,在《Python数据分析之pandas学习(一) 》和《Python数据分析之pandas学习(二) 》中我们详细介绍了有关pandas模块的应用,下面我们就来介绍pandas是如何读取外部数据的。 1、读取txt数据 In [1]: import pandas as pd In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',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,正如上图所示。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:\\test.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8') In [4]: mydata_txt 很顺利,txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了,其实Python3.6版本只要加上encoding = 'utf-8',就可防止乱码 2、读取csv数据 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: import pandas as pddata=pd.read_csv("d://df.csv",sep = ',',encoding = 'utf-8') data 如果善于总结的话,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)。 二、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: mydata_excel = pd.read_excel('d://a1.xls',sep = '\t',encoding = 'utf-8')mydata_excel 三、读取统计软件生成的数据文件 往往在集成数据源的时候,可能会让你遇到一种苦恼,那就是你的电脑里存放了很多统计软件自带的或生成的数据集,诸如R语言数据集、SAS数据集、SPSS数据集等。那么问题来了,如果你电脑里都装了这些软件的话,这些数据集你自然可以看见,并可以方便的转换为文本文件或电子表格文件,如果你的电脑里没有安装SAS或SPSS这样大型的统计分析软件的话,那么你该如何查看这些数据集呢?请放心,Python很万能,它可以读取很多种统计软件的数据集,下面我们介绍几种Python读取统计数据集的方法: 1、读取SAS数据集 SAS数据集的读取可以使用pandas模块中的read_sas函数,我们不妨试试该函数读取SAS数据集。下图是使用SAS打开的数据集,如果你的电脑中没有安装SAS,那你也可以通过Python实现数据的读取。 In [1]: import pandas as pd In [2]: mydata_sas = pd.read_sas('G:\\class.sas7bdat',encoding='utf8') 2、读取SPSS数据集 读取SPSS数据就稍微复杂一点,自己测试了好多次,查了好多资料,功夫不负有心人啊,最终还是搞定了。关于读取SPSS数据文件,需要为您的Python安装savReaderWriter模块,该模块可以到如下链接进行下载并安装:https://pypi.python.org/pypi/savReaderWriter/3.4.2。 安装savReaderWriter模块 可以通过该命令进行savReaderWriter模块的安装:python setup.py install 下图是SPSS数据在SPSS中打开的样子: In [1]: import savReaderWriter In [2]: mydata_spss = savReaderWriter.SavReader('employee_data.sav') In [3]: mydata_spss 3、实在没办法该怎么办? 如果你尝试了好多种模块都无法读取某个统计软件的数据,我建议你还是回到R中,R也是开源的统计分析工具,体积也非常小,只有40M左右,而且R自带的foreign包可以读取很多种统计软件的数据集,当读取成功后,再利用write.csv函数将数据集写出为csv格式的数据,这样Python就可以轻松读取csv数据集了,万事灵活一点就可以完成你想要的任何结果~ 四、读取数据库数据 企业中更多的数据还是存放在诸如MySQL、SQL Server、DB2等数据库中,为了能够使Python连接到数据库中,科学家专门设计了Python DB API的接口。我们仍然通过例子来说明Python是如何实现数据库的连接与操作的。 1、Python连接MySQL MySQLdb模块是一个连接Python与MySQL的中间桥梁,但目前只能在Python2.x中运行,但不意味着Python3就无法连接MySQL数据库。这里向大家介绍一个非常灵活而强大的模块,那就是pymysql模块。我比较喜欢他的原因是,该模块可以伪装成MySQLdb模块,具体看下面的例子: In [1]: import pymysql In [2]: pymysql.install_as_MySQLdb() #伪装为MySQLdb模块 In [3]: import MySQLdb 使用Connection函数联通Python与MySQL In [4]: conn = MySQLdb.Connection( ...: host = 'localhost', ...: user = 'root', ...: password = 'snake', ...: port = 3306, ...: database = 'test', ...: charset='gbk') 使用conn的游标方法(cursor),目的是为接下来的数据库操作做铺垫。 In [5]: cursor = conn.cursor() In [6]: sql = 'select * from memberinfo' 执行SQL语句 In [7]: cursor.execute(sql) Out[7]: 4 In [8]: data = cursor.fetchall() In [9]: data 我们发现data中存储的是元组格式的数据集,我们在《Python数据分析之pandas学习(一) 》中讲到,构造DataFrame数据结构只能通过数组、数据框、字典、列表等方式构建,但这里是元组格式的数据,该如何处理呢?很简单,只需使用list函数就可以快速的将元组数据转换为列表格式的数据。 In [10]: data = list(data) In [11]: data 下面我们就是要pandas模块中的DataFrame函数将上面的data列表转换为Python的数据框格式: In [14]: import pandas as pd In [15]: mydata = pd.DataFrame(data, columns = ['id','name','age','gender']) In [16]: mydata 最后千万千万注意的是,当你的数据读取完之后一定要记得关闭游标和连接,因为不关闭会导致电脑资源的浪费。 In [19]: cursor.close() In [20]: conn.close() 2、Python连接SQL Server 使用Python连接SQL Server数据库,我们这里推荐使用pymssql模块,该模块的语法与上面讲的pymysql是一致的,这里就不一一讲解每一步的含义了,直接上代码: In [21]: import pymssql In [22]: connect = pymssql.connect( ...: host = '172.18.1.6\SqlR2', ...: user = 'sa', ...: password = '1q2w3e4r!!', ...: database='Heinz_Ana', ...: charset='utf8') In [23]: cursor = connect.cursor() In [24]: sql = 'select * from HeinzDB2_10' In [25]: cursor.execute(sql) In [26]: data = cursor.fetchall() In [27]: data[0] Out[27]: (67782, '2013-05-01', '二阶段', 1.0, 279.0) In [28]: mydata = pd.DataFrame(list(data),columns = ['ConsumerID', ...: 'Purdate', ...: 'Phase', ...: 'ChangeTinRatio', ...: 'TOTALAMT']) In [29]: mydata.head() 本期的内容就是向大家介绍如何使用Python实现外部数据的读取,只有完成了这个基本的第一步,才会顺利的进行下面的清洗、处理、分析甚至挖掘部分。这一期的内容出来的有点晚,主要还是工作比较繁忙,后期继续再接再励,谢谢大家一直以来的支持和互动。在下一期中,我们将介绍R语言中caret包如何实现特征选择。 « 上一篇:spring基础知识 (3):创建spring项目之HelloWorld » 下一篇:web前端在18年为什么可以那么火? |
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