資訊專欄INFORMATION COLUMN
文中關(guān)鍵給大家介紹是指Pandas二種少使用的讀取文件方式：載入在線文件的信息和載入剪切板的信息，感興趣的朋友能夠來(lái)了解一下吧一塊兒學(xué)習(xí)下
序言
小伙伴們好，我就是Peter~
文中記載的是Pandas二種少使用的讀取文件方式：
載入在線文件的信息
載入剪切板的信息
申明：文中案例和在線數(shù)據(jù)僅限于學(xué)術(shù)研究共享
read_html
該函數(shù)公式表示是立即載入線上的html文件，一般都是圖表形式；將HTML的表格轉(zhuǎn)換為DataFrame的1種迅速方便快捷的方式。
用這種方法針對(duì)迅速合拼來(lái)自各式各樣網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面里的報(bào)表非常有利，就免去了抓取數(shù)據(jù)信息再去載入的時(shí)間也。
實(shí)際函數(shù)的參數(shù)為：
pandas.read_html(io,#文件io對(duì)象；路徑或者io.Strings對(duì)象
match='.+',#str或編譯的正則表達(dá)式，可選
flavor=None,#要使用的解析引擎，None是默認(rèn)值
header=None,#文件表頭
index_col=None,#索引
skiprows=None,#跳過(guò)行
attrs=None,#屬性
parse_dates=False,#日期解析
thousands=',',#千分位
encoding=None,#編碼
decimal='.',#識(shí)別為小數(shù)點(diǎn)的字符
converters=None,#屬性轉(zhuǎn)換
na_values=None,#空值信息
keep_default_na=True,#是否保持空值
displayed_only=True#是否應(yīng)該解析帶有“display:none”的元素
)
在線文件1
讀取維基百科上一份歷屆奧運(yùn)會(huì)乒乓球冠軍的相關(guān)數(shù)據(jù)。該地址下的部分表格形式的數(shù)據(jù)：
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]:
我們觀察到此時(shí)讀取到的df是一個(gè)列表，總長(zhǎng)度是15
list
In[4]:
len(df)
Out[4]:
9
查看列表中的部分元素：此時(shí)就是一個(gè)個(gè)的DataFrame形式的數(shù)據(jù)
在線文件2
一個(gè)國(guó)外網(wǎng)站下的數(shù)據(jù)
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]:
讀取在線CSV文件
以讀取GitHub上一個(gè)CSV文件為例：
方式1：直接讀取 url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
pd.read_csv(url)
方式2：通過(guò)io.Strings對(duì)象
url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
response=requests.get(url).content#先發(fā)請(qǐng)求
df2=pd.read_csv(io.StringIO(response.decode('utf-8')))
df2#效果同上
Pandas讀取剪貼板
pandas.read_clipboard(sep='s+',**kwargs)官網(wǎng)地址
一個(gè)簡(jiǎn)單的例子說(shuō)明函數(shù)使用：假設(shè)本地目錄下有這樣Excel表格的數(shù)據(jù)
1、先剪貼數(shù)據(jù)：【Ctrl+C】
2、運(yùn)行代碼下面的代碼，按下MacOS中的【向上的箭頭】+【回車(chē)鍵】，完成讀取
Windows下面應(yīng)該是【Shift+Enter】
如果數(shù)據(jù)比較少，省去了通過(guò)Excel或者CSV文件的讀取方式的時(shí)間：
綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)?lái)幫助。
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小編寫(xiě)這篇文章的主要目的，主要給大家講解一些關(guān)于python的一些小技巧，比如說(shuō)使用python去進(jìn)行讀取和寫(xiě)入數(shù)據(jù)，那么，這些數(shù)據(jù)怎么在剪貼板上去進(jìn)行相關(guān)的處理呢，下面就跟著小編的步伐，去了解一下具體內(nèi)容吧?！ ∽x取剪貼板上的數(shù)據(jù) 先給大家介紹pandas.read_clipboard，從剪貼板讀取文本并傳遞到Read_csv?！ andas.read_clipboard(sep=...
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