pandas之数据存储

pandas对象修改试图模式和副本模式
视图模式：多个变量指向同一个内存

1. 修改一个变量另外一个变量也会改变
2. 操作如：将一个对象整体赋值给另外一个变量

副本模式

1. 修改一个变量，另外一个变量不会变
2. 操作如：将一个对象查询的一部分赋值给另外一个变量

当一个对象整体赋值给另一个变量时，视图模式，2个变量对应的内存地址相同，修改一个变量，另外一个变量也会改变
当使用copy将一个变量赋值给另外一个变量

1. 或者使用查询赋值，查询数据的一部分并赋值给其他 变量
2. 当赋值为原数查询一部分时，是副本模式，修改一个变量不会影响另外一个变量

a_values = [
    [ "张秀英", 0, 82,171, 66,"阜新市",73],
    ["毛桂英", 1, 18, 173, 56,"金华市",70],
    [ "邵涛", 1,15, 163, 58, "滨州市",88],
    ["傅丽",1, 68,185,50,"秦皇岛市",81],
    ["宋秀兰",0,86,182, 79,"乌海市",68]
]
a = pd.DataFrame(a_values,index=[1,2,3,4,5],columns=[‘name‘,‘sex‘,‘age‘,‘heigh‘,‘weight‘,‘address‘,‘grade‘])

#视图模式 修改单元格内的值,a赋值给b时候，a,b同时指向一个地址，节省内存
b = a
b.loc[1, ‘name‘] = ‘bobby‘  # id(a) == id(b)

# 副本模式，方法分为2种
#使用copy赋值；最好使用copy副本模式赋值
c = a.copy()
c.loc[1,‘name‘] = ‘caruso‘
#查询数据的一部分赋值
d = a[[‘name‘,‘sex‘,‘address‘]]  # d = a[[‘name‘,‘sex‘,‘address‘]].copy() 优先使用这种方式
d.loc[1, ‘name‘] = ‘drose‘

链式调用：尽量避免链式调用方式修改，容易出错
　　整体调用一次执行
　　a.loc[0,‘name‘]
链式调用分开执行，影响效率；更改数据时候，轻度报警高，重度就是不成功
　　a[‘name‘][0]
　　a.loc[0][‘name‘]

pandas数据存储，数据的输入输出是基本操作
pandas可以存取多种介质类型数据
文本类数据

• csv
• json

二进制数据 （电脑上所有的数据都是2进制数据，高级显示利用编码显示）

• excel
• pkl
• hdf5

数据库

• sql

web api数据

• html

其他

• 内存

文本类数据文件读入pandas是会自动推断每列数据类型并转化
二进制类数据文件会在格式种存储数据类型
对pandas不能支持活不方便使用的数据格式，可以使用支持软件将其转化为csv或xlsx个时候使用pandas读写，如spss文件

csv comma-separated values逗号分隔以纯文本存储表数据的一种格式
二维表格数据结构,精简省空间，用于数据分析
json是多维数据格式，浪费空间，用于传输数据api

• name,age,address,grade
• liu,19,beijing,60
• liu,19,‘beijing,chaoyang‘,60

写入csv

• 默认utf-8模式
• 保存其他格式可以自行设置参数encoding
• 注意：execl打开utf-8的csv文件，中文会乱码，建议保存gbk

读取csv

• 注意文本文件编码格式
• utf-8默认支持
• 其他编码，需要手动设置参数encoding
• 注意utf-8格式的csv文件，excel读取时中文会乱码

pd.read_csv(‘test.csv‘,
            encoding=‘gb2312‘,
            sep=‘,‘,              #指定分隔符，csv默认是逗号，如果是table表格数据一般为\t 
            #列索引
#             header=0,            #默认将第一行设置为表头，其他行也可以
#             header=None,        # 不将第一行设为索引，列索引
#             header=[0,1,2],     #层次化索引
#             names=[‘姓名‘,‘性别‘,‘年龄‘,‘身高‘,‘体重‘,‘地址‘,‘成绩‘],     #配合header=0,自定义索引
            #行索引
#              index_col=None,                          #行索引，默认值none，不使用数据列，而是使用系统自带索引
#              index_col=0,                            #把第0行作为列索引
#              index_col=‘name‘,                      #name作为列索引
#              index_col=[0,1,2],                   #默认索引，多列层次化索引
#              index_col=[‘name‘,‘age‘],          #自定义索引多列
            #读取行列
#             usecols=[0,2,4],                        # 读取指定列，默认索引
#             usecols=[‘name‘,‘address‘],             #读取指定列，自定义索引
#             nrows=3,                                  #读取前几行
#             skiprows=3,                             #从表格开始算起忽略的行
#             skiprows=[2,4],                         #跳过2，4行
#             skipfooter=2,                          #从表格末尾忽略的行，必须配合engine=‘python’否则会报警
#             engine=‘python‘,                       #引擎c更快，python更完善
            # 替换空间
#             na_values=["乌海市"],                    # 将csv种某些字符替换成空值nan
#             keep_default_na=True,             # 默认True，同时使用系统自带的空值替换和自定义空值，如na，n/a False只使用自定义空值
#             encoding=‘utf-8‘,                  #默认utf-8, 引擎是python时候需要手动设置
    )

a_values = [
    [ "张秀英", 0, 82,171, 66,"阜新市",73],
    ["毛桂英", 1, 18, 173, 56,"金华市",70],
    [ "邵涛", 1,15, 163, 58, "滨州市",88],
    ["傅丽",1, 68,185,50,"秦皇岛市",81],
    ["宋秀兰",0,86,182, 79,"乌海市",68]
]
a = pd.DataFrame(a_values,index=[1,2,3,4,5],columns=[‘name‘,‘sex‘,‘age‘,‘heigh‘,‘weight‘,‘address‘,‘grade‘])

# 写入
a.to_csv(‘test1.csv‘,encoding=‘gbk‘)
a.to_csv(‘test2.csv‘,encoding=‘gbk‘,index=False) # 不保存行索引 header=False 不保存列索引不推荐
a.to_csv(‘test1.csv‘,encoding=‘gbk‘,columns=[‘name‘,‘age‘,‘grade‘]) # 保存指定的列

层次化索引查询

df = pd.read_csv(‘test.csv‘,header=[0,1,2],encoding=‘gbk‘)
df[‘name‘][‘张秀英‘][‘毛桂英‘][0]
df = pd.read_csv(‘test.csv‘,index_col=[0,1,2],encoding=‘gbk‘)
df.loc[[‘张秀英‘]].loc[‘张秀英‘].loc[0].loc[82][‘address‘]