read_X()通常是pandas模块下的，to_X()是dataframe的方法

CSV

读取

使用pandas.read_csv()方法，返回的是一个dataframe

csv默认是以"，"分割的

csv文件内容

1、read_csv()默认以第一行数据作为标题

2、调用dataframe的head()方法可以返回所有行数据，若传入一个n，则返回前n行数据。默认n=5

也可以使用nrows参数截取，并且是在跳行的基础上

 

3、若不希望第一行作为标题，或者在read_csv()中添加参数header=None

4、自定义列名(标题)

在read_csv()中传入参数names

5、跳行

上例中原标题也被读取出来了，通过参数skiprows可以跳行

6、指定分隔符

通过sep参数，可以传入正则表达式

比如有如下csv文件

7、分块处理大型文件

通过chunk参数可以指定每次处理的行数，返回类型为TextFileReader

TextFileReader由多个dataframe组成

写入

1、将dataframe写入csv，通过to_csv()方法

可以将header和index参数设置为False，不将列名和索引写入

2、写入NaN

将具有NaN数据的dataframe写入csv文件，此时NaN写入文件为空

若想要指定NaN写入的数据，通过na_rep参数指定

 

文本文件

读取

对于csv文件，也可以通过读取文本文件的方法来读取

1、通过dataframe.read_table()，其中传入参数sep分隔符

同样有header和skiprows参数

2、指定某列为索引

原文件：

通过属性index_col()传入指定列名

html

html的读写只针对于python中的dataframe和网页中的表格

写入

1、将dataframe转化为html

可以通过dataframe.to_html()方法，返回的是表格的html代码

2、保存为html文件

将html代码写入html文件中，通过File.write()实现

读取

1、通过pandas.read_html()实现，返回一个dataframe的列表

2、也可以读取http网址

XML

读取

pandas中没有提供直接读取xml文件的API，但可以借助lxml库来读取xml文件

当前有一个xml文件

通过lxml库下的objectify.parse()可以解析xml文件，返回的是一个元素树类型

可以通过元素树的getroot()方法获取根，即最外一层的data。此时root类型名即为最外层标签名

root下有student子标签，student下有name,age,city子标签。同样标签名即为类型名

root.student是一个由两个元素的列表，通过items()可以获取标签中所有元素

如果只想获取name的值，通过values()方法

比如想要访问lisi的age值

将xml转化为dataframe

根据具体xml格式确定好索引和列

EXCEL

pandas支持.xls和.xlsx两种类型的excel，通过to_excel和read_excel实现了写和读。pandas内部整合了xlrd模块

读取

1、当前有一个.xlsx文件，有2个sheet

通过read_excel函数可以返回一个dataframe，默认读取一个sheet

2、指定读取的表格，传入参数表名或者用索引表示

写入

将dataframe通过to_excel()写入到excel文件中，并可以指定表名

可见保存了索引和列名

JSON

通过read_json()和to_json()

json类型中数据通过jason格式转化可见，一列为一个字典

HDF5

HDF5是二进制文件格式的一种

python中需要用Pytable来处理HDF5格式的数据。pandas提供了一个叫HDFStore的类，类似于字典，用它来借助Pytable存储dataframe对象。因此必须引入HDFStore，位于pandas.io.pytables内

写入

首先声明一个HDFStore对象，并创建HDF5文件，以.h5为后缀

向.h5文件中加入这个dataframe，key值自定义，value为df。并且HDFStore对象需要flush到文件中

读取

取出dataframe，因为HDFStore类似于字典

pickle对象序列化

pickle模块或cPickle模块使用的数据格式是python中特有的序列化格式，它是一种可读的序列化方式，默认使用的ASCII表达式

序列化

首先需要引入pickle模块，通过字典来装载后调用pickle.dumps()方法实现序列化

写入

通过to_pickle将dataframe写入到.plk文件

 读取

数据库

pandas为操作数据库提供了同一的接口sqlalchemy，连接数据库使用create_engine函数，在这个函数中配置驱动器所需要的用户名密码端口和数据库实例

各种数据库的连接方法

SQLite

python内置了数据库SQLite3，它的数据实际上是一个文件

写入

会在当前目录下创建test.db文件

读取

read_sql函数中第一个参数指定表名

MySQL

创建连接，需安装mysql-connector-python模块，test为数据库名

如果+mysqldb需要安装mysql-python模块

写入

通过可视化软件可以观察到，index作为单独的一列

读取

1、读取全表

2、查询读取

通过read_sql_query函数可以传入一个mysql查询语句