資料載入、儲存與檔案格式
1.讀寫文字格式資料
pandas中的解析函式：
read_csv 從檔案、url、檔案型物件中載入帶分隔符的資料，預設分隔符為逗號 read_table 從檔案、url、檔案型物件中載入帶分隔符的資料，預設分隔符為製表符 read_fwf 讀取定寬列格式資料（即沒有分隔符）
read_clipboard 讀取剪貼簿中的資料，將網頁轉換為**時很有用
read_csv()會將資料讀入乙個dataframe結構,當檔案含有標題行，函式將自動將其設為列名，
當檔案無標題行時：
pd.read_csv('filename',header=none)#令pandas為其分配預設列名
pd.read_csv('filename',names=['a','b','c','d','message'])#自定義列名
pd.read_csv('filename',index_col='message')#設定索引列
pd.read_csv('filename',index=['key1','key2'])#設定層次化索引
pd.read_csv('filename',skiprows=[0,2,3])#跳過檔案第一行、第三行、第四行
2.將資料寫出到文字格式
利用dataframe的to_csv方法，可以將資料寫出到乙個以逗號分隔的檔案中，也可以使用sep設定其他分隔符
缺失值在輸出結果中會被表示為空字串，可以使用na_rep指定別的標記值 將csv檔案讀取為series，使用from_csv方法更方便
3.json資料json已經成為通過http請求在web瀏覽器和其他應用程式之間傳送資料的標準格式之一。json非常接近於有效的python**。基本型別有物件（字典）、陣列（列表）、字串、數值、布林值以及null。通過json.loads即可將json字串轉換成python形式：
import json
result =json.loads(obj)
json.dumps將python物件轉換成json格式：
asjson =json.dumps(result)
將json物件轉換為dataframe結構：向dataframe構造器傳入一組json物件，並選取資料字段的子集
sibling = dataframe(result['sibling'],columns=['name','age'])
python3資料載入，儲存與檔案1
本文章為系列文章第一篇，首先宣告文章內容均來自 利用python進行資料分析 所有例子均在python3下完成。要完成例子首先需要安裝python3環境，然後要安裝numpy，panads等模組。panads提供了一些方便的方法將 資料讀取為dataframe物件的函式。read csv 從檔案，u...
C 實現資料檔案儲存與載入
首先請先確認已經安裝好了opencv3及以上版本。include include include using namespace cv using namespace std 儲存then int main 完整 include include 程式設計客棧iostream include usin...
Python之pandas資料載入 儲存
0.輸入與輸出大致可分為三類 0.1 讀取文字檔案和其他更好效的磁碟儲存格式 2.2 使用資料庫中的資料 0.3 利用web api操作網路資源1.讀取文字檔案和其他更好效的磁碟儲存格式pandas提供了一些用於將 型資料讀取為dataframe物件的函式。1.1 pandas中的解析函式 read...