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Pandas完成在线文件和剪切板数据读取详细说明

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  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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