哈喽大家好，我是咸鱼
相信小伙伴们在学习 python 数据分析的过程中或多或少都会听说或者使用过 pandas
pandas 是 python 的一个拓展库，常用于数据分析
今天咸鱼将介绍几个关于 pandas 导入数据的方法和技巧
从 URL 获取 csv 数据
关于 pandas 导入 csv 数据，使用的是下面这个方法
pandas.read_csv()
但是这个方法可以通过 HTTP 从 URL 来获取 CSV 数据
关于通过 HTTP 从 URL 来获取 CSV 数据，我在之前的文章《为什么访问同一个网址却返回不同的内容》有介绍过
例如下面的例子将展示如何通过 URL 获取 csv 文件
url = 'https://raw.githubusercontent.com/scikit-learn/scikit-learn/main/sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv'
df = pandas.read_csv(url)
通过 URL 来获取 CSV 数据，可以省去了需要先将 CSV 文件保存在本地这一步骤
从网站获取 HTML table 数据
pandas.read_html() 用于获取 HTML 文件中的 table 数据（即<table>标签的表格数据）
我们看下面的例子
import pandas as pd
url = 'http://weather.sina.com.cn/china/shanghaishi/'
df_tables = pd.read_html(url)
print(df_tables)
通过 pandas.read_html() 可以实现简易爬虫
JSON 数据格式化
有时候我们在处理 JSON 数据的时候，会发现 JSON 数据通常都是嵌套好多层
如果我们想要将 JSON 数据转换成表格数据，使其扁平化，我们可以用下面的方法来实现
pandas.json_normalize()
看下面的例子
impor pandas as pd
data =[
{
"id": "A001",
"name": "咸鱼运维杂谈",
"url": "https://www.cnblogs.com/edisonfish/",
"likes": 61
},
{
"id": "A002",
"name": "Google",
"url": "www.google.com",
"likes": 124
},
{
"id": "A003",
"name": "淘宝",
"url": "www.taobao.com",
"likes": 45
}
]
df = pd.json_normalize(data)
print(df)
结果如下
id name url likes
0 A001 咸鱼运维杂谈 https://www.cnblogs.com/edisonfish/ 61
1 A002 Google www.google.com 124
2 A003 淘宝 www.taobao.com 45
接下来，让我们尝试读取更复杂的 JSON 数据，该数据嵌套了列表和字典
import pandas as pd
data ={
"school_name": "local primary school",
"class": "Year 1",
"info": {
"president": "John Kasich",
"address": "ABC road, London, UK",
"contacts": {
"email": "admin@e.com",
"tel": "123456789"
}
},
"students": [
{
"id": "A001",
"name": "Tom",
"math": 60,
"physics": 66,
"chemistry": 61
},
{
"id": "A002",
"name": "James",
"math": 89,
"physics": 76,
"chemistry": 51
},
{
"id": "A003",
"name": "Jenny",
"math": 79,
"physics": 90,
"chemistry": 78
}]
}
# 展平数据
df = pd.json_normalize(
data,
record_path =['students'],
meta=[
'class',
['info', 'president'],
['info', 'contacts', 'tel']
]
)
print(df)
结果如下
id name math ... class info.president info.contacts.tel
0 A001 Tom 60 ... Year 1 John Kasich 123456789
1 A002 James 89 ... Year 1 John Kasich 123456789
2 A003 Jenny 79 ... Year 1 John Kasich 123456789
[3 rows x 8 columns]
从剪贴板获取数据
pandas 的 read_clipboard() 方法可以获取存储在剪贴板上的任何数据
假设你将数据从网上要复制粘贴到本地，那么用 pandas 的 read_clipboard() 方法可以直接读取剪贴板的内容
默认情况下采取正则表达式\s+ 作为分隔值的分隔符（即匹配一个或多个空格、制表符、换行符等空白字符作为分隔符），然后将剪贴板上的数据分割成表格数据
import pandas as pd
df = pd.read_clipboard()
print(df)
参考文章：https://jrashford.com/2022/08/02/loading-data-into-pandas-5-tips-and-tricks-you-may-or-may-not-know/
