Pandas實(shí)現(xiàn)在線文件和剪貼板數(shù)據(jù)讀取詳解
前言
大家好，我是Peter~
本文記錄的是Pandas兩種少用的讀取文件方式：
- 讀取在線文件的數(shù)據(jù)
- 讀取剪貼板的數(shù)據(jù)
聲明：本文案例和在線數(shù)據(jù)僅用于學(xué)術(shù)分享
read_html
該函數(shù)表示的是直接讀取在線的html文件，一般是表格的形式；將HTML的表格轉(zhuǎn)換為DataFrame的一種快速方便的方法。
這個(gè)方法對(duì)于快速合并來自不同網(wǎng)頁(yè)上的表格非常有用，就省去了爬取數(shù)據(jù)再來讀取的時(shí)間。
具體函數(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%B9%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)
Out[8]:
1
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)
一個(gè)簡(jiǎn)單的例子說明函數(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Excel或者CSV文件的讀取方式的時(shí)間：
以上就是Pandas實(shí)現(xiàn)在線文件和剪貼板數(shù)據(jù)讀取詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Pandas數(shù)據(jù)讀取的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
相關(guān)文章
下面小編就為大家?guī)硪黄獪\談對(duì)yield的初步理解。小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-05-05
pycharm的console輸入實(shí)現(xiàn)換行的方法
今天小編就為大家分享一篇pycharm的console輸入實(shí)現(xiàn)換行的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-01-01
除了數(shù)字，Python中最常見的數(shù)據(jù)類型就是字符串，無論那種編程語言，字符串無處不在。本文將為大家詳細(xì)介紹Python中字符串的使用方法，需要的朋友可以參考一下2021-12-12
Python入門(六)Python數(shù)據(jù)類型
這篇文章主要介紹了Python入門(六)Python數(shù)據(jù)類型,Python是一門非常強(qiáng)大好用的語言,也有著易上手的特性,本文為入門教程,需要的朋友可以參考下2023-04-04
Python word實(shí)現(xiàn)讀取及導(dǎo)出代碼解析
這篇文章主要介紹了Python word實(shí)現(xiàn)讀取及導(dǎo)出代碼解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-07-07
在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)是非常寶貴的資源,從個(gè)人照片和文檔到重要的工作文件,我們的數(shù)字資產(chǎn)對(duì)我們來說越來越重要,下面我們就來看看如何使用Python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)備份重要文件吧2024-11-11
今天小編就為大家分享一篇python中利用h5py模塊讀取h5文件中的主鍵方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-06-06
Python發(fā)送郵件實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)解析
這篇文章主要介紹了Python發(fā)送郵件實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-08-08
Python使用pyautocad+openpyxl處理cad文件示例
這篇文章主要介紹了Python使用pyautocad+openpyxl處理cad文件,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python使用pyautocad與openpyxl模塊讀寫cad文件相關(guān)應(yīng)用操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-07-07
新手入門學(xué)習(xí)python Numpy基礎(chǔ)操作
這篇文章主要介紹了新手入門學(xué)習(xí)python Numpy基礎(chǔ)操作,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03