Pandas完成在线文件和剪切板数据读取详细说明

89542767 发布于2022-12-23 15:26 / 502人阅读

　　文中关键给大家介绍是指Pandas二种少使用的读取文件方式：载入在线文件的信息和载入剪切板的信息，感兴趣的朋友能够来了解一下吧一块儿学习下

　　序言

　　小伙伴们好，我就是Peter~

　　文中记载的是Pandas二种少使用的读取文件方式：

　　载入在线文件的信息
　　载入剪切板的信息
　　申明：文中案例和在线数据仅限于学术研究共享
　　read_html
　　该函数公式表示是立即载入线上的html文件，一般都是图表形式；将HTML的表格转换为DataFrame的1种迅速方便快捷的方式。
　　用这种方法针对迅速合拼来自各式各样网页页面里的报表非常有利，就免去了抓取数据信息再去载入的时间也。
　　实际函数的参数为：
　　pandas.read_html(io,#文件io对象；路径或者io.Strings对象
　　match='.+',#str或编译的正则表达式，可选
　　flavor=None,#要使用的解析引擎，None是默认值
　　header=None,#文件表头
　　index_col=None,#索引
　　skiprows=None,#跳过行
　　attrs=None,#属性
　　parse_dates=False,#日期解析
　　thousands=',',#千分位
　　encoding=None,#编码
　　decimal='.',#识别为小数点的字符
　　converters=None,#属性转换
　　na_values=None,#空值信息
　　keep_default_na=True,#是否保持空值
　　displayed_only=True#是否应该解析带有“display:none”的元素
　　)
　　在线文件1
　　读取维基百科上一份历届奥运会乒乓球冠军的相关数据。该地址下的部分表格形式的数据：
　　In[3]:
　　url="https://zh.m.wikipedia.org/zh/%E5%A5%A5%E6%9E%97%E5%8C%B9%E5%85%8B%E8%BF%90%E5%8A%A8%E4%BC%9A%E4%B 　
　　df=pd.read_html(url)
　　df 9%92%E4%B9%93%E7%90%83%E5%A5%96%E7%89%8C%E5%BE%97%E4%B8%BB%E5%88%97%E8%A1%A8"
　　df=pd.read_html(url)
　　df
　　Out[3]:
　　我们观察到此时读取到的df是一个列表，总长度是15
　list
　　In[4]:
 　　len(df)
　　Out[4]:
　　9
　　查看列表中的部分元素：此时就是一个个的DataFrame形式的数据
　　在线文件2
　　一个国外网站下的数据
　　In[7]:
　　df1=pd.read_html("https://www.fdic.gov/resources/resolutions/bank-failures/failed-bank-list")
　　type(df1)
　　Out[7]:
　　list
　　In[8]:
　　len(df1)
　　In[9]:
　　df1[0]
　　Out[9]:
　　读取在线CSV文件
　　以读取GitHub上一个CSV文件为例：
　　方式1：直接读取

　　url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"

　　pd.read_csv(url)

　　方式2：通过io.Strings对象

　　url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
　　response=requests.get(url).content#先发请求
　　df2=pd.read_csv(io.StringIO(response.decode('utf-8')))
　　df2#效果同上
　　Pandas读取剪贴板
　　pandas.read_clipboard(sep='s+',**kwargs)

　　官网地址

　　一个简单的例子说明函数使用：假设本地目录下有这样Excel表格的数据

　　1、先剪贴数据：【Ctrl+C】

　　2、运行代码下面的代码，按下MacOS中的【向上的箭头】+【回车键】，完成读取

　　Windows下面应该是【Shift+Enter】

　　如果数据比较少，省去了通过Excel或者CSV文件的读取方式的时间：

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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