關於DataFrame的文字資料匯入

dataframe確實使用方便，但是如果每次匯入資料都需要我們自己手動實現未免太麻煩了些，以下就介紹dataframe對不同格式檔案的匯入

本章僅僅介紹txt或文字檔案

name    pop eco hu

c   13  2   none

a   2   1   none

最簡單的匯入方式：

import pandas as pd

data=pd.read_table('test.txt',sep='\t')
print data
>>>      name    pop eco hu
0       c   13  2   none
1       a   2   1   none

data=pd.read_table('test.txt',sep='\t',header=none)

當資料的分割方式很混亂時，dataframe也能相當好的處理此類文字，只要匯入正確的正規表示式就可

如文字格式如下：（|，空格，逗號都是分隔符）

a|13,2  no

c                            2,1   no

**如下：

data=pd.read_table('test2',sep='[|,\s,\t,\,]+',header=none)

print data
>>>  0   1  2   3
0  a  13  2  no
1  c   2  1  no

有時候，沒有頭部描述，但我們希望給它乙個描述作為每一列的index

name=['state','pop','eco']

data=pd.read_table('test2',names=name,sep='[|,\s,\t,\,]+',header=none)
print data
>>> state  pop eco
a     13    2  no
c      2    1  no

有時候，我們想要吧某一列作為索引，應加引數index_col=『』，但是不知為何本人自己實踐時出錯，待以後改正

有時候，我們在文字中用某些特殊符號表示缺失，可以進行如下轉換：

from pandas.parser import na_values

name=['state','pop','eco']
data=pd.read_table('test2',names=name,sep='[|,\s,\t,\,]+',header=none,na_values='no')
print data
state  pop  eco
a     13    2  nan
c      2    1  nan

處理完畢後，有時候想以某種形式寫回去，如下：

data.to_csv('test.txt', sep='*')

DataFrame中關於object資料型別的說明

1 構造乙個dataframe 圖中，我們構造了乙個dataframe，這個dataframe有2列，第一列全部都是數值型別，第二列中既有數值型別又有布林型別。對於col1列，由於都是同一種資料型別，系統能夠辨認出來，這是一種int數值型別 int64是一種預設的資料型別 對於col2列，由於這一列...

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