使用Pandas加载数据

1.dataframe对象简述：

dataframe为pandas中一种有行列索引的二维数据结构，可以看成在普通二维结构上加上行列id标记

示例为创建一个2X3的dataframe：

 import sys

 import pandas as pd

 import numpy as np

 data = pd.DataFrame([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], columns=['y0','y1','y2'], index=['x0','x1'])

 print ("data:\n",data)

 '''

 data:

      y0  y1  y2

 x0   1   2   3

 x1   4   5   6

 '''

2.利用read函数读取数据到datafame：

pandas中的read函数可以从各种类型的文件中以及URL中读取数据到一个dataframe

示例为从一个txt文件中读取三个特征向量，表示长方体的长宽高：

 import sys

 import pandas as pd

 import numpy as np

 filepath = "D:\\Code\\PyCode"

 filename = "in.txt"

 column_names = ["length", "width", "high"]

 #sep="..."规定了分隔符

 data = pd.read_table(filepath +"\\"+ filename,sep=" ", names = column_names )

 print (data,"\n","data.shape:",data.shape)

 '''

    length  width  high

 0      10     10   100

 1      15     11   110

 2      22     12   120

  data.shape: (3, 3)

 '''

注意：读取文件到dataframe时，若是指定列的标记，即在read函数中加入names=...，则读取到的data列索引为names指定的id，若是没有这个参数，列索引为源文件的第一行数据

示例：

 import sys

 import pandas as pd

 import numpy as np

 filepath = "D:\\Code\\PyCode"

 filename = "in.txt"

 column_names = ["length", "width", "high"]

 #sep="..."规定了分隔符

 data = pd.read_table(filepath +"\\"+ filename,sep=",")

 #data = pd.read_table(filepath +"\\"+ filename,sep=",", names = column_names )

 print (data,"\n","data.shape:",data.shape)

 '''

    10  10.1  100

 0  15    11  110

 1  22    12  120

  data.shape: (2, 3)

 '''

3.对dataframe进行列切片：

对上面读取到的三行三列的data选取其第二列到第三列：

 data2 = data[column_names[1:3]]

 print (data2)

 print (data2.shape)

 '''

    length  width  high

 0      10     10   100

 1      15     11   110

 2      22     12   120

 (3, 3)

    width  high

 0     10   100

 1     11   110

 2     12   120

 (3, 2)

 '''

 data3 = data2[:n]#选取data2的前n行

4.pandas中读取文件的函数（截图来自《利用python进行数据分析》）：

巴特西

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