吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块导入数据

有时候，手工生成 Pandas 的 DataFrame 数据是件非常麻烦的事情，所以我们通
常会先把数据保存在 Excel 或数据库中，然后再把数据导入 Pandas 。 另 一种情况是抓
取网页中成千上万的表格数据导入 Pandas ，作为 DataFrame 数据。
Pandas 常用的导入数据方法有：

下面，我们示范用 read html 方法抓取网页中的表数据。

Pandas 的 read_html 方法会用到 html5lib 套件，可通过命令来安装：pip install html5lib

以 http://value500.com/M2GDP.html 网页中的中国历年 GDP 数据表为例
进行说明 ：

现在我们只需两行代码就能抓到网页中所有的表格数据 ：
import pandas as pd
tables= pd . read html ( ” http://value500.com/M2GDP .html”) 

其中， read html 方法返回 DataFrame 列表，每一个元素是网页中 一个表格。网
页中的表格很多，如何知道哪一个表格才是我们要抓取的呢？这需要我们以手动方
式在网页的原代码中通过“＜table ”搜索， 查看第几个表格才是要抓取的 。手动方式
既麻烦又不精确，以下程序可显示所有表格的前 5 行数据：

import pandas as pd

tables = pd.read_html("http://value500.com/M2GDP.html")
n = 1
for table in tables:
    print("第 " + str(n) + " 个表格：")
    print(table.head())
    print()
    n += 1

............

浏览程序的执行结果，我们可以看到要抓取的表格是第20个表，系统自动编号
作为行、列标题，数据的第 l 行是标题行，第 2 行开始才是表格数据 。
了解了所抓表格的结构以后，即可抓取表格并将数据处理为需要的格式了！

在网页中抓取我国历年 GDP 数据
要求：先以 read htm l 方法抓取网页中包含我国历年 GDP 数据的表格，并删除
第 1 行数据，然后重新设置行、列标题

import pandas as pd

tables = pd.read_html("http://value500.com/M2GDP.html")
table = tables[19]
table = table.drop(table.index[0:1])
table.columns = ["年份", "M2指标", "GDP绝对额", "M2/GDP"]
table.index = range(len(table.index))
print(table)

绘制图形
为了让表格数据看起来一 日了然，有时我们需要把表数据绘制成统计图 。
Pandas 提供了图形绘制的功能，语法为 ：

import pandas as pd

datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]]
indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"]
columns = ["语文", "数学", "英文", "自然", "社会"]
df = pd.DataFrame(datas, columns=columns,  index=indexs)
print(df)
df.plot()