pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750

pandas基于Numpy，可以看成是处理文本或者表格数据。

pandas中有两个主要的数据结构，其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组，DataFrame类似于多维表格数据结构。

pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五大功能:

  1. 支持文件存取操作，支持数据库(sql)、html、json、pickle、csv(txt、excel)、sas、stata、hdf等。
  2. 支持增删改查、切片、高阶函数、分组聚合等单表操作，以及和dict、list的互相转换。
  3. 支持多表拼接合并操作。
  4. 支持简单的绘图操作。
  5. 支持简单的统计分析操作。

一、Series数据结构

Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。

Series比较像列表（数组）和字典的结合体

import numpy as np

import pandas as pd

df = pd.Series(0, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

print(df)

# a    0

# b    0

# c    0

# d    0

# dtype: int64

print(df.values) # 值

# [0 0 0 0]

print(df.index) # 索引

# Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

1、Series的创建

import numpy as np

import pandas as pd

df = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4, np.nan]), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) # 1、从ndarray创建Series

print(df)

# a    1.0

# b    2.0

# c    3.0

# d    4.0

# e    NaN

# dtype: float64

df = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': np.nan}) # 2、也可以从字典创建Series

dates = pd.date_range('20190101', periods=6, freq='M')

print(type(dates)) # <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>
print(dates)

# DatetimeIndex(['2019-01-31', '2019-02-28', '2019-03-31', '2019-04-30',

#                '2019-05-31', '2019-06-30'],

#               dtype='datetime64[ns]', freq='M')

df=pd.Series(0,index=dates) # 3、时间序列索引

print(df)

# 2019-01-31    0

# 2019-02-28    0

# 2019-03-31    0

# 2019-04-30    0

# 2019-05-31    0

# 2019-06-30    0

# Freq: M, dtype: int64

产生时间对象数组：date_range参数详解：

  • start:开始时间
  • end:结束时间
  • periods:时间长度
  • freq:时间频率，默认为'D'，可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),…

2、Series属性

print(df ** 2) # 3、与标量运算

# a     1.0

# b     4.0

# c     9.0

# d    16.0

# e     NaN

# dtype: float64

print(df + df) # 4、两个Series运算
# a    2.0

# b    4.0

# c    6.0

# d    8.0

# e    NaN

# dtype: float64

print(df[0] )  # 5、数字索引； 1.0
print(df[[0, 1, 2]]) # 行索引

# a    1.0

# b    2.0

# c    3.0

# dtype: float64
print(df['a'] )  #  6、键索引（行标签） ；1.0

print(df[['b','c']])

print('a' in df)  # 7、in运算；True

print(df[0:2] ) # 8、切片

# a    1.0

# b    2.0

# dtype: float64

print(np.sin(df)) # 9、通用函数

# a    0.841471

# b    0.909297

# c    0.141120

# d   -0.756802

# e         NaN

# dtype: float64

print(df[df > 1] ) # 10、布尔值过滤

# b    2.0

# c    3.0

# d    4.0

# dtype: float64

2、Series缺失数据处理

df = pd.Series([1, 2, 3, 4, np.nan], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

print(df)

# a    1.0

# b    2.0

# c    3.0

# d    4.0

# e    NaN

# dtype: float64

print(df.dropna() ) # 1、过滤掉值为NaN的行

# a    1.0

# b    2.0

# c    3.0

# d    4.0

# dtype: float64

print(df.fillna(5) ) # 2、用指定值填充缺失数据

# a    1.0

# b    2.0

# c    3.0

# d    4.0

# e    5.0

# dtype: float64

print(df.isnull() ) #  3、返回布尔数组，缺失值对应为True

# a    False

# b    False

# c    False

# d    False

# e     True

# dtype: bool

print(df.notnull() ) # 4、返回布尔数组，缺失值对应为False

# a     True

# b     True

# c     True

# d     True

# e    False

# dtype: bool

二、DataFrame数据结构

DataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列。

DataFrame可以被看做是由Series组成的字典，并且共用一个索引。

1、DataFrame的创建

import numpy as np

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(np.zeros((3, 4))) # 创建一个三行四列的DataFrame

print(df1)

#      0    1    2    3

# 0  0.0  0.0  0.0  0.0

# 1  0.0  0.0  0.0  0.0

# 2  0.0  0.0  0.0  0.0


dates = pd.date_range('20190101', periods=6, freq='M')

np.random.seed(1)

arr = 10 * np.random.randn(6, 4)

print(arr)

# [[ 16.24345364  -6.11756414  -5.28171752 -10.72968622]

#  [  8.65407629 -23.01538697  17.44811764  -7.61206901]

#  [  3.19039096  -2.49370375  14.62107937 -20.60140709]

#  [ -3.22417204  -3.84054355  11.33769442 -10.99891267]

#  [ -1.72428208  -8.77858418   0.42213747   5.82815214]

#  [-11.00619177  11.4472371    9.01590721   5.02494339]]

df = pd.DataFrame(arr, index=dates, columns=['c1', 'c2', 'c3', 'c4']) # 自定义index和column

print(df)


#                    c1         c2         c3         c4
# 2019-01-31  16.243454  -6.117564  -5.281718 -10.729686
# 2019-02-28   8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069
# 2019-03-31   3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407
# 2019-04-30  -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913
# 2019-05-31  -1.724282  -8.778584   0.422137   5.828152
# 2019-06-30 -11.006192  11.447237   9.015907   5.024943




2、DataFrame属性




print(df.dtypes) # 1、查看数据类型

# 0    float64

# 1    float64

# 2    float64

# 3    float64

# dtype: object

print(df.index) # 2、查看行索引

# DatetimeIndex(['2019-01-31', '2019-02-28', '2019-03-31', '2019-04-30',

#                '2019-05-31', '2019-06-30'],

#               dtype='datetime64[ns]', freq='M')

print(df.columns) # 3、查看各列的标签

# Index(['c1', 'c2', 'c3', 'c4'], dtype='object')

print(df.values) # 4、查看数据框内的数据，也即不含行标签和列头的数据

# [[ 16.24345364  -6.11756414  -5.28171752 -10.72968622]

#  [  8.65407629 -23.01538697  17.44811764  -7.61206901]

#  [  3.19039096  -2.49370375  14.62107937 -20.60140709]

#  [ -3.22417204  -3.84054355  11.33769442 -10.99891267]

#  [ -1.72428208  -8.77858418   0.42213747   5.82815214]

#  [-11.00619177  11.4472371    9.01590721   5.02494339]]

print(df.describe()) # 5、查看数据每一列的极值，均值，中位数，只可用于数值型数据

#               c1         c2         c3         c4

# count   6.000000   6.000000   6.000000   6.000000

# mean    2.022213  -5.466424   7.927203  -6.514830

# std     9.580084  11.107772   8.707171  10.227641

# min   -11.006192 -23.015387  -5.281718 -20.601407

# 25%    -2.849200  -8.113329   2.570580 -10.931606

# 50%     0.733054  -4.979054  10.176801  -9.170878

# 75%     7.288155  -2.830414  13.800233   1.865690

# max    16.243454  11.447237  17.448118   5.828152

print(df.T) # 6、transpose转置，也可用Ｔ来操作

#     2019-01-31  2019-02-28  2019-03-31  2019-04-30  2019-05-31  2019-06-30

# c1   16.243454    8.654076    3.190391   -3.224172   -1.724282  -11.006192

# c2   -6.117564  -23.015387   -2.493704   -3.840544   -8.778584   11.447237

# c3   -5.281718   17.448118   14.621079   11.337694    0.422137    9.015907

# c4  -10.729686   -7.612069  -20.601407  -10.998913    5.828152    5.024943

print(df.sort_index(axis=0)) # 7、排序，axis=0 可按行标签排序输出； 按行标签][2019-01-01, 2019-01-02...]从大到小排序

#                    c1         c2         c3         c4

# 2019-01-31  16.243454  -6.117564  -5.281718 -10.729686

# 2019-02-28   8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069

# 2019-03-31   3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407

# 2019-04-30  -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913

# 2019-05-31  -1.724282  -8.778584   0.422137   5.828152

# 2019-06-30 -11.006192  11.447237   9.015907   5.024943

print(df.sort_index(axis=1)) # 7、排序，axis=1 可按列头标签排序输出；按列标签[c1, c2, c3, c4从大到小排序

#                    c1         c2         c3         c4

# 2019-01-31  16.243454  -6.117564  -5.281718 -10.729686

# 2019-02-28   8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069

# 2019-03-31   3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407

# 2019-04-30  -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913

# 2019-05-31  -1.724282  -8.778584   0.422137   5.828152

# 2019-06-30 -11.006192  11.447237   9.015907   5.024943

print(df.sort_values(by='c2')) # 8、按数据值来排序 ；按c2列的值从大到小排序

#                    c1         c2         c3         c4

# 2019-02-28   8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069

# 2019-05-31  -1.724282  -8.778584   0.422137   5.828152

# 2019-01-31  16.243454  -6.117564  -5.281718 -10.729686

# 2019-04-30  -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913

# 2019-03-31   3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407

# 2019-06-30 -11.006192  11.447237   9.015907   5.024943




3、DataFrame取值




print(df['c2']) # 1、 通过columns标签取值

# 2019-01-31    -6.117564

# 2019-02-28   -23.015387

# 2019-03-31    -2.493704

# 2019-04-30    -3.840544

# 2019-05-31    -8.778584

# 2019-06-30    11.447237

# Freq: M, Name: c2, dtype: float64

print(df[['c2', 'c3']])

#                    c2         c3

# 2019-01-31  -6.117564  -5.281718

# 2019-02-28 -23.015387  17.448118

# 2019-03-31  -2.493704  14.621079

# 2019-04-30  -3.840544  11.337694

# 2019-05-31  -8.778584   0.422137

# 2019-06-30  11.447237   9.015907

print(df[0:3]) # 2、 通过columns索引取值

#                    c1         c2         c3         c4

# 2019-01-31  16.243454  -6.117564  -5.281718 -10.729686

# 2019-02-28   8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069

# 2019-03-31   3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407

print(df.loc['20200228':'20200430']) # 3、loc 通过行标签取值：

#                  c1         c2         c3         c3

# 2020-02-29  8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069

# 2020-03-31  3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407

# 2020-04-30 -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913

print(df.iloc[1:3]) # 4、iloc 通过行索引选择数据,取第二行到三行。

#                  c1         c2         c3         c3

# 2020-02-29  8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069

# 2020-03-31  3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407

print(df.iloc[2, 1])  # 第三行第二列值：-2.493703754774101

print(df.iloc[1:4, 1:4]) # 第 2-4行与第2-4列：

#                    c2         c3         c4

# 2019-02-28 -23.015387  17.448118  -7.612069

# 2019-03-31  -2.493704  14.621079 -20.601407

# 2019-04-30  -3.840544  11.337694 -10.998913





print(df['c3'] > 10) # 5、 使用逻辑判断取值

# 2020-01-31    False
# 2020-02-29     True
# 2020-03-31     True
# 2020-04-30     True
# 2020-05-31    False
# 2020-06-30    False
# Freq: M, Name: c3, dtype: bool


print(df[df['c3'] > 10]) # 5、 使用逻辑判断取值



#                   c1         c2         c3         c4
   # 2020-02-29  8.654076 -23.015387  17.448118  -7.612069
   # 2020-03-31  3.190391  -2.493704  14.621079 -20.601407
   # 2020-04-30 -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913

print(df[(df['c1'] > 0) & (df['c2'] > -8)])

#                    c1        c2         c3         c4

# 2019-01-31  16.243454 -6.117564  -5.281718 -10.729686

# 2019-03-31   3.190391 -2.493704  14.621079 -20.601407




5、DataFrame值替换




df.iloc[1:3]=5 # 将2-3行的值设为5

print(df)

#                    c1         c2         c3         c4

# 2020-01-31  16.243454  -6.117564  -5.281718 -10.729686

# 2020-02-29   5.000000   5.000000   5.000000   5.000000

# 2020-03-31   5.000000   5.000000   5.000000   5.000000

# 2020-04-30  -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913

# 2020-05-31  -1.724282  -8.778584   0.422137   5.828152

df.iloc[0:3, 0:2] = 0 # 将1-3行1-2列的值设为0

print(df)

#                    c1         c2         c3         c4

# 2019-01-31   0.000000   0.000000  -5.281718 -10.729686

# 2019-02-28   0.000000   0.000000  17.448118  -7.612069

# 2019-03-31   0.000000   0.000000  14.621079 -20.601407

# 2019-04-30  -3.224172  -3.840544  11.337694 -10.998913

# 2019-05-31  -1.724282  -8.778584   0.422137   5.828152

# 2019-06-30 -11.006192  11.447237   9.015907   5.024943

# 针对行做处理

df[df['c3'] > 10] = 100 # 将C3列的大于10的行数值设为0

print(df)

#                     c1          c2          c3          c4

# 2019-01-31    0.000000    0.000000   -5.281718  -10.729686

# 2019-02-28  100.000000  100.000000  100.000000  100.000000

# 2019-03-31  100.000000  100.000000  100.000000  100.000000

# 2019-04-30  100.000000  100.000000  100.000000  100.000000

# 2019-05-31   -1.724282   -8.778584    0.422137    5.828152

# 2019-06-30  -11.006192   11.447237    9.015907    5.024943

# 针对行做处理

df = df.astype(np.int32)

df[df['c3'].isin([100])] = 1000 # 将C3列的等于100的行数值设为1000

print(df)

#               c1    c2    c3    c4

# 2019-01-31     0     0    -5   -10

# 2019-02-28  1000  1000  1000  1000

# 2019-03-31  1000  1000  1000  1000

# 2019-04-30  1000  1000  1000  1000

# 2019-05-31    -1    -8     0     5

# 2019-06-30   -11    11     9     5




.dataframe tbody tr th:only-of-type {

        vertical-align: middle;

    }


.dataframe tbody tr th {

        vertical-align: top;

    }


.dataframe thead th {

        text-align: right;

    }


6、处理丢失数据




print(df.isnull())

#       c1     c2     c3     c4

# 0  False   True  False  False

# 1  False  False  False  False

# 2  False  False   True  False

# 3  False  False  False  False

# 4  False  False  False  False

# 5  False  False  False   True

# 6   True   True   True   True

print(df.isnull().sum()) # 1、通过在isnull()方法后使用sum()方法即可获得该数据集某个特征含有多少个缺失值

# c1    1

# c2    2

# c3    2

# c4    2

# dtype: int64

print(df.dropna(axis=0)) # 2、axis=0删除有NaN值的行

#     c1   c2   c3   c4

# 1  4.9  3.0  1.4  0.2

# 3  7.0  3.2  4.7  1.4

# 4  6.4  3.2  4.5  1.5

print(df.dropna(axis=1)) # 3、axis=1删除有NaN值的列

# Empty DataFrame

# Columns: []

# Index: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

print(df.dropna(how='all')) # 4、删除全为NaN值得行或列

#     c1   c2   c3   c4

# 0  5.1  NaN  1.4  0.2

# 1  4.9  3.0  1.4  0.2

# 2  4.7  3.2  NaN  0.2

# 3  7.0  3.2  4.7  1.4

# 4  6.4  3.2  4.5  1.5

# 5  6.9  3.1  4.9  NaN

print(df.dropna(thresh=4)) #5、 保留至少有4个非NaN数据的行，删除行不为4个值的，

#     c1   c2   c3   c4

# 1  4.9  3.0  1.4  0.2

# 3  7.0  3.2  4.7  1.4

# 4  6.4  3.2  4.5  1.5

print(df.dropna(subset=['c2'])) # 6、删除c2中有NaN值的行

#     c1   c2   c3   c4

# 1  4.9  3.0  1.4  0.2

# 2  4.7  3.2  NaN  0.2

# 3  7.0  3.2  4.7  1.4

# 4  6.4  3.2  4.5  1.5

# 5  6.9  3.1  4.9  NaN

print(df.fillna(value=10)) # 7、用指定值填充nan值

#      c1    c2    c3    c4

# 0   5.1  10.0   1.4   0.2

# 1   4.9   3.0   1.4   0.2

# 2   4.7   3.2  10.0   0.2

# 3   7.0   3.2   4.7   1.4

# 4   6.4   3.2   4.5   1.5

# 5   6.9   3.1   4.9  10.0

# 6  10.0  10.0  10.0  10.0




7、合并数据




df1 = pd.DataFrame(np.zeros((3, 4)))

print(df1)

#      0    1    2    3

# 0  0.0  0.0  0.0  0.0

# 1  0.0  0.0  0.0  0.0

# 2  0.0  0.0  0.0  0.0

df2 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)))

print(df2)

#      0    1    2    3

# 0  1.0  1.0  1.0  1.0

# 1  1.0  1.0  1.0  1.0

# 2  1.0  1.0  1.0  1.0

print(pd.concat((df1, df2), axis=0)) # 1、axis=0合并行

#      0    1    2    3

# 0  0.0  0.0  0.0  0.0

# 1  0.0  0.0  0.0  0.0

# 2  0.0  0.0  0.0  0.0

# 0  1.0  1.0  1.0  1.0

# 1  1.0  1.0  1.0  1.0

# 2  1.0  1.0  1.0  1.0

print(pd.concat((df1, df2), axis=1)) # 2、axis=1合并列

#      0    1    2    3    0    1    2    3

# 0  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

# 1  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

# 2  0.0  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0  1.0  1.0

print(df1.append(df2)) # append只能合并行


#      0    1    2    3

# 0  0.0  0.0  0.0  0.0

# 1  0.0  0.0  0.0  0.0

# 2  0.0  0.0  0.0  0.0

# 0  1.0  1.0  1.0  1.0

# 1  1.0  1.0  1.0  1.0

# 2  1.0  1.0  1.0  1.0




二、读取CSV文件




import pandas as pd

from io import StringIO


test_data = '''

5.1,,1.4,0.2

4.9,3.0,1.4,0.2

4.7,3.2,,0.2

7.0,3.2,4.7,1.4

6.4,3.2,4.5,1.5

6.9,3.1,4.9,

,,,

'''

test_data = StringIO(test_data)

df = pd.read_csv(test_data, header=None)

df.columns = ['c1', 'c2', 'c3', 'c4']

print(df)

#     c1   c2   c3   c4

# 0  5.1  NaN  1.4  0.2

# 1  4.9  3.0  1.4  0.2

# 2  4.7  3.2  NaN  0.2

# 3  7.0  3.2  4.7  1.4

# 4  6.4  3.2  4.5  1.5

# 5  6.9  3.1  4.9  NaN

# 6  NaN  NaN  NaN  NaN




三、导入导出数据


pandas的读写Excel需要依赖xlrd模块，所以我们需要去安装一下， 命令：pip install xlrd


使用df = pd.read_excel(filename)读取文件，使用df.to_excel(filename)保存文件。


1、读取文件导入数据




df = pd.read_excel(filename)




读取文件导入数据函数主要参数：


  • sep ：指定分隔符，可用正则表达式如'\s+'
    • 

  • header=None ：指定文件无行名
    • 

  • name ：指定列名
    • 

  • index_col ：指定某列作为索引
    • 

  • skip_row ：指定跳过某些行
    • 

  • na_values ：指定某些字符串表示缺失值
    • 

  • parse_dates ：指定某些列是否被解析为日期，布尔值或列表


2、写入文件导出数据




df.to_excel(filename)




写入文件函数的主要参数：


  • sep 分隔符
    • 

  • na_rep 指定缺失值转换的字符串，默认为空字符串
    • 

  • header=False 不保存列名
    • 

  • index=False 不保存行索引
    • 

  • cols 指定输出的列，传入列表


3、实例






import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_excel("http://pbpython.com/extras/excel-comp-data.xlsx")

print(df.head())

print(len(df.index)) # 行数 （不包含表头，且一下均如此）

print(df.index.values) # 行索引

print(len(df.columns)) # 列数

print(df.columns.values) # 列索引


data = df.loc[0].values #  表示第0行数据

data = df.loc[[1, 2]].values #  读取多行数据（这里是第1行和第2行）

data = df.iloc[:, 1].values #  读第1列数据

data = df.iloc[:, [1, 2]].values #  读取多列数据（这里是第1列和第2列）

data = df.iloc[1, 2] #  读取指定单元格数据（这里是第1行第一列数据）

data = df.iloc[[1, 2], [1, 2]].values #  读取多行多列数据（第1,2行1,2列的数据）

#  任务：输出满足成绩大于等于90的数据

temp = []

for i in range(len(df.index.values)):

    if df.iloc[i, 3] >= 90:

        temp.append(df.iloc[i].values)

df2 = pd.DataFrame(data=temp, columns=df.columns.values)


writer = pd.ExcelWriter('out_test.xlsx')#  不写index会输出索引

df2.to_excel(writer, 'Sheet', index=False)

writer.save()




实例：


https://www.jianshu.com/p/e664b9a3bf70


https://www.jianshu.com/p/66d2e68b726f


https://www.cnblogs.com/xhuangtao/p/11963279.html


四、pandas读取json文件




import pandas as pd

strtext = '[{"ttery":"min","issue":"20130801-3391","code":"8,4,5,2,9","code1":"297734529","code2":null,"time":1013395466000},\

{"ttery":"min","issue":"20130801-3390","code":"7,8,2,1,2","code1":"298058212","code2":null,"time":1013395406000},\

{"ttery":"min","issue":"20130801-3389","code":"5,9,1,2,9","code1":"298329129","code2":null,"time":1013395346000},\

{"ttery":"min","issue":"20130801-3388","code":"3,8,7,3,3","code1":"298588733","code2":null,"time":1013395286000},\

{"ttery":"min","issue":"20130801-3387","code":"0,8,5,2,7","code1":"298818527","code2":null,"time":1013395226000}]'

df = pd.read_json(strtext, orient='records')

print(df)

#   ttery          issue       code      code1  code2           time

# 0   min  20130801-3391  8,4,5,2,9  297734529    NaN  1013395466000

# 1   min  20130801-3390  7,8,2,1,2  298058212    NaN  1013395406000

# 2   min  20130801-3389  5,9,1,2,9  298329129    NaN  1013395346000

# 3   min  20130801-3388  3,8,7,3,3  298588733    NaN  1013395286000

# 4   min  20130801-3387  0,8,5,2,7  298818527    NaN  1013395226000





df = pd.read_json(strtext, orient='records')

df.to_excel('pandas处理json.xlsx', index=False, columns=["ttery", "issue", "code", "code1", "code2", "time"])




.dataframe tbody tr th:only-of-type {

        vertical-align: middle;

    }


.dataframe tbody tr th {

        vertical-align: top;

    }


.dataframe thead th {

        text-align: right;

    }


orient参数的五种形式


orient是表明预期的json字符串格式。orient的设置有以下五个值：


1.'split' : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}


这种就是有索引，有列字段,和数据矩阵构成的json格式。key名称只能是index,columns和data。




s = '{"index":[1,2,3],"columns":["a","b"],"data":[[1,3],[2,8],[3,9]]}'

df = pd.read_json(s, orient='split')

print(df)

#    a  b

# 1  1  3

# 2  2  8

# 3  3  9




2.'records' : list like [{column -> value}, ... , {column -> value}]


这种就是成员为字典的列表。如我今天要处理的json数据示例所见。构成是列字段为键,值为键值,每一个字典成员就构成了dataframe的一行数据。




strtext = '[{"ttery":"min","issue":"20130801-3391","code":"8,4,5,2,9","code1":"297734529","code2":null,"time":1013395466000},\

{"ttery":"min","issue":"20130801-3390","code":"7,8,2,1,2","code1":"298058212","code2":null,"time":1013395406000}]'

df = pd.read_json(strtext, orient='records')

print(df)

#   ttery          issue       code      code1  code2           time

# # 0   min  20130801-3391  8,4,5,2,9  297734529    NaN  1013395466000

# # 1   min  20130801-3390  7,8,2,1,2  298058212    NaN  1013395406000




3.'index' : dict like {index -> {column -> value}}


以索引为key,以列字段构成的字典为键值。如：




s = '{"0":{"a":1,"b":2},"1":{"a":9,"b":11}}'

df = pd.read_json(s, orient='index')

print(df)

#    a   b

# 0  1   2

# 1  9  11




4.'columns' : dict like {column -> {index -> value}}


这种处理的就是以列为键，对应一个值字典的对象。这个字典对象以索引为键,以值为键值构成的json字符串。如下图所示:




s = '{"a":{"0":1,"1":9},"b":{"0":2,"1":11}}'

df = pd.read_json(s, orient='columns')

print(df)

#    a   b

# 0  1   2

# 1  9  11




5.'values' : just the values array。


values这种我们就很常见了。就是一个嵌套的列表。里面的成员也是列表，2层的。




s = '[["a",1],["b",2]]'

df = pd.read_json(s, orient='values')

print(df)

#    0  1

# 0  a  1

# 1  b  2




五、pandas读取sql语句




import numpy as np

import pandas as pd

import pymysql

def conn(sql):

    # 连接到mysql数据库

    conn = pymysql.connect(

        host="localhost",

        port=3306,

        user="root",

        passwd="123",

        db="db1",

    )

    try:

        data = pd.read_sql(sql, con=conn)

        return data

    except Exception as e:

        print("SQL is not correct!")

    finally:

        conn.close()

sql = "select * from test1 limit 0, 10"  # sql语句

data = conn(sql)

print(data.columns.tolist())  # 查看字段

print(data)  # 查看数据



												


											
22、pandas表格、文件和数据库模块的更多相关文章
	

    
								
  1. python操作excel表格文件--使用xlrd模块
		
    原文: http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/01/06/2314181.html 引言: 实际工作中,可能很多情况下都会用到excel表格,像如果不需 ...
    
		
    2. 
						
  2. 记tp5.1使用composer  PhpOffice的xlsx表格文件导入数据库
		
    在项目环境下composer require phpoffice/phpspreadsheet在项目中引用use PhpOffice\PhpSpreadsheet\IOFactory; 下面是 上传x ...
    
		
    3. 
						
  3. atitit.sql server2008导出导入数据库大的表格文件... oracle mysql
		
    atitit.sql server2008导出导入数据库大的表格文件... 1. 超过80M的文件是不能在查询分析器中执行的 1 2. Oracle ,mysql大的文件导入 1 2.1. 使用sql ...
    
		
    4. 
						
  4. Pandas dataframe数据写入文件和数据库
		
    转自:http://www.dcharm.com/?p=584 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFr ...
    
		
    5. 
						
  5. Python之使用Pandas库实现MySQL数据库的读写
		
      本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写.首先我们需要了解点ORM方面的知识. ORM技术   对象关系映射技术,即ORM(Object-Relational ...
    
		
    6. 
						
  6. 个人永久性免费-Excel催化剂功能第22波-Excel文件类型、密码批量修改，补齐PowerQuery短板
		
    Excel的多工作薄.多工作表批量合并功能,Excel用户很多这方面的使用场景,也促使了各大Excel各大插件们都在此功能上有所开发,体验程度不一,但总体能够满足大多数的应用场景,本人之前也开发个单独 ...
    
		
    7. 
						
  7. 小型单文件NoSQL数据库SharpFileDB初步实现
		
    小型单文件NoSQL数据库SharpFileDB初步实现 我不是数据库方面的专家,不过还是想做一个小型的数据库,算是一种通过mission impossible进行学习锻炼的方式.我知道这是自不量力, ...
    
		
    8. 
						
  8. Rafy 领域实体框架演示(4) - 使用本地文件型数据库 SQLCE 绿色部署
		
    本系列演示如何使用 Rafy 领域实体框架快速转换一个传统的三层应用程序,并展示转换完成后,Rafy 带来的新功能. <福利到!Rafy(原OEA)领域实体框架 2.22.2067 发布!> ...
    
		
    9. 
						
  9. JXL解析Excel表格内容到数据库
		
    java中常用的解析Excel表格的工具一种是POI一种是JXL,POI功能强大,相比JXL稍嫌复杂,对表格样式的处理非常好:而JXL解析简单方便,对中文支持比较好. 工作中解析Excel内容上传到数 ...
    
		
    10. 
		

	


随机推荐
	

    
									
  1. Android集成C程序访问驱动设备节点
			
    1.前言 Android系统中,应用程序一般是使用Java语言进行开发的,但是通过C语言也可以进行Android中的可执行程序开发,接下来,将简单介绍在Android系统中如何通过C程序来访问内核中s ...
    
			
    2. 
						
  2. 认识一下microbit扩展板robotbit
			
    在我们买到的套件中,另一块叫robotbit扩展板,所谓扩展板,是把控制板上的针脚引出来,方便我们扩展驱动连接电机.舵机.及各种传感器以展功能. 介绍如下 :下面 反面: 官方文档:http://le ...
    
			
    3. 
						
  3. ubuntu 17.04 下搭建深度学习环境
			
    .目前使用CPU即可,先不需要显卡配置 .使用pip3 安装深度学习框架 .要先安装pip3 #sudo apt install python3-pip https://blog.csdn.net/b ...
    
			
    4. 
						
  4. 小程序接口无法传递session校验验证码
			
    今天在写接口的时候发现一个问题,我用apiaaz测试一切正常,但是从小程序接口请求验证码,一直验证失败. 最开始用的图形验证码,查阅了不少资料,最后怀疑是cookie的问题,解决无果,换成了短信验证码 ...
    
			
    5. 
						
  5. for循环中的switch的break和continue作用范围
			
    for循环中的switch的break和continue作用范围 不空泛的讲理论了,上代码.看下面这个代码: #include <stdio.h> #include <stdlib. ...
    
			
    6. 
						
  6. Prometheus 基于文件的服务发现
			
    Prometheus 基于文件的服务发现 官方文档:https://github.com/prometheus/prometheus/tree/master/discovery 服务发现支持: end ...
    
			
    7. 
						
  7. Angular的Observable可观察对象(转)
			
    原文:https://blog.csdn.net/qq_34414916/article/details/85194098 Observable 在开始讲服务之前,我们先来看一下一个新东西——Obse ...
    
			
    8. 
						
  8. vue-cli中跨域问题解决方法
			
    webpack提供了配置代理的方法解决跨域 1 在vue-cli项目中打开webpack.dev.cof.js,如下 2 打开conifg目录下的index.js,在 proxyTable中进行配置  ...
    
			
    9. 
						
  9. 2019 满帮java面试笔试题 （含面试题解析）
			
      本人5年开发经验.18年年底开始跑路找工作,在互联网寒冬下成功拿到阿里巴巴.今日头条.满帮等公司offer,岗位是Java后端开发,因为发展原因最终选择去了满帮,入职一年时间了,也成为了面试官,之 ...
    
			
    10. 
						
  10. SpringBoot与SpringDateJPA和Mybatis的整合
			
    一.SpringBoot与SpringDateJPA的整合 1-1.需求 查询数据库---->得到数据------>展示到页面上 1-2.整合步骤 1-2-1.创建SpringBoot工程 ...
    
			
    11.