Pandas实现在线文件和剪贴板数据读取详解
更新时间：2022年06月30日 09:06:28 作者：尤而小屋
这篇文章主要为大家介绍的是Pandas两种少用的读取文件方式：读取在线文件的数据和读取剪贴板的数据，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
前言
大家好，我是Peter~
本文记录的是Pandas两种少用的读取文件方式：
- 读取在线文件的数据
- 读取剪贴板的数据
声明：本文案例和在线数据仅用于学术分享
read_html
该函数表示的是直接读取在线的html文件，一般是表格的形式；将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法。
这个方法对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用，就省去了爬取数据再来读取的时间。
具体函数的参数为：
pandas.read_html(io, # 文件 io 对象；路径或者io.Strings对象 match='.+', # str 或编译的正则表达式，可选 flavor=None, # 要使用的解析引擎， None是默认值 header=None, # 文件表头 index_col=None, # 索引 skiprows=None, # 跳过行 attrs=None, # 属性 parse_dates=False, # 日期解析 thousands=',', # 千分位 encoding=None, # 编码 decimal='.', # 识别为小数点的字符 converters=None, # 属性转换 na_values=None, # 空值信息 keep_default_na=True, # 是否保持空值 displayed_only=True # 是否应该解析带有“display:none” 的元素 )
在线文件1
读取维基百科上一份历届奥运会乒乓球冠军的相关数据。该地址下的部分表格形式的数据：
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]:
我们观察到此时读取到的df是一个列表，总长度是15
list
In [4]:
len(df)
Out[4]:
9
查看列表中的部分元素：此时就是一个个的DataFrame形式的数据
在线文件2
一个国外网站下的数据
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]:
读取在线CSV文件
以读取GitHub上一个CSV文件为例：
方式1：直接读取
url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv" pd.read_csv(url)
方式2：通过io.Strings对象
url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
response=requests.get(url).content # 先发请求
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(response.decode('utf-8')))
df2 # 效果同上
Pandas读取剪贴板
pandas.read_clipboard(sep='\\s+', **kwargs)
一个简单的例子说明函数使用：假设本地目录下有这样Excel表格的数据
1、先剪贴数据：【Ctrl + C】
2、运行代码下面的代码，按下MacOS中的【向上的箭头】 + 【回车键】，完成读取
Windows下面应该是【Shift + Enter】
如果数据比较少，省去了通过Excel或者CSV文件的读取方式的时间：
以上就是Pandas实现在线文件和剪贴板数据读取详解的详细内容，更多关于Pandas数据读取的资料请关注脚本之家其它相关文章！
相关文章
下面小编就为大家带来一篇浅谈对yield的初步理解。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2017-05-05
今天小编就为大家分享一篇pycharm的console输入实现换行的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-01-01
除了数字，Python中最常见的数据类型就是字符串，无论那种编程语言，字符串无处不在。本文将为大家详细介绍Python中字符串的使用方法，需要的朋友可以参考一下2021-12-12
这篇文章主要介绍了Python入门(六)Python数据类型,Python是一门非常强大好用的语言,也有着易上手的特性,本文为入门教程,需要的朋友可以参考下2023-04-04
这篇文章主要介绍了Python word实现读取及导出代码解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-07-07
在数字化时代,数据是非常宝贵的资源,从个人照片和文档到重要的工作文件,我们的数字资产对我们来说越来越重要,下面我们就来看看如何使用Python实现自动备份重要文件吧2024-11-11
今天小编就为大家分享一篇python中利用h5py模块读取h5文件中的主键方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-06-06
这篇文章主要介绍了Python发送邮件实现基础解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-08-08
Python使用pyautocad+openpyxl处理cad文件示例
这篇文章主要介绍了Python使用pyautocad+openpyxl处理cad文件,结合实例形式分析了Python使用pyautocad与openpyxl模块读写cad文件相关应用操作技巧,需要的朋友可以参考下2019-07-07
这篇文章主要介绍了新手入门学习python Numpy基础操作,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2020-03-03
最新评论