Python——数据导入与准备

数据导入与准备是进行数据挖掘等机器学习的第一要素。从各种不同的格式文件中导入数据是一件比较麻烦的事。因为文件格式多种多样，那么使用导入的方法也是有所不同。我总结了目前最常用的文件格式导入数据的一些方法，给大家参考一下。

# 从CSV文件导入数据
"""
步骤：
1. 打开文件
2.读取文件头
3.读取剩余行
4当发生错误时抛出异常
"""

import csv
import sys
filename = "ex5.csv"
data = []
try:
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        header = reader.next()
        data = [row for row in reader]
except csv.Error as e:
    print "Error reading CSV file at line %s : %s" % (reader.line_num, e)
    sys.exit(-1)
if header:
    print header
    print "=========="
for datarow in data:
    print datarow


# 从Excel文件中导入数据
"""
步骤：
1. 打开文件的工作簿。
2. 根据名称找到工作表。根据行数（nrows）和列数（ncols）读取单元格的内容。
3. 打印出数据集合。
"""
import xlrd
file = "output.xls"
wb = xlrd.open_workbook(file)
ws = wb.sheet_by_name("sheet1")
dataset = []
for r in xrange(ws.nrows):
    col = []
    for c in range(ws.ncols):
        col.append(ws.cell(r, c).value)
    dataset.append(col)
# 美化打印
from pprint import pprint
pprint(dataset)

# 从定宽数据文件导入数据
"""
步骤：
1.指定要读取的数据文件。
2.定义数据读取的方式。
3.逐行读取文件并根据格式把每一行解析成单独的数据字段。
4.按单独数据字段的形式打印每一行。
"""
import struct
datafile = "fix-width.data"
# 掩码定义为5s10s5s，表示为9个字符的字符串，跟一个10个字符的字符串，再跟一个5个字符的字符串（包括空格）。
mask = "5s10s5s"
results = []
with open(datafile, "r") as f:
    for line in f:
        # 用格式解析的unpack_from方法。
        fields = struct.Struct(mask).unpack_from(line)
        results.append([field.strip() for field in fields])
from pprint import pprint
pprint(results)


# 从制表符分隔的文件中读取数据
"""
制表符分隔的文件大部分是可以用CSV文件导入的方法，除了一些不正常的文件。这时就需要在切分前对特殊行的数据进行单独清理。
"""

from pandas import DataFrame
lines = []
datafile = "data_dirty.tab"
with open(datafile, "r") as f:
    for line in f:
        line = line.strip().split("	")
        lines.append(line)
        results = DataFrame(lines[1:], columns=[lines[0]])
print results


# 从JSON数据源导入数据
"""
步骤：
1.指定URL读取JSON格式数据
2.使用requests模块访问指定的URL，并获取内容
3.读取内容并将转化为JSON格式的对象
4.迭代访问JSON对象，读取每一个代码库的URL值
"""
import requests
url = "https://github.com/timeline.json"
r = requests.get(url)
json_obj = r.json()
repos = set()
for entry in json_obj:
    print entry

    try:
        repos.add(entry["repository"]["url"])
    except KeyError as e:
        print "No key %s Skipping..." % (e)
from pprint import pprint
pprint(repos)

# 从HTML中导入数据
from lxml.html import parse
from urllib2 import urlopen
parsed = parse(urlopen("https://finance.yahoo.com/q/op?s=AAPL+Options"))
# 找到文档中的表格，并将其导入。
doc = parsed.getroot()
table = doc.findall(".//table")
# 然后选择一个表格做测试。
put = table[1]
# 对于一个表格来说，有一个标题和数据。在HTML中th单元格就表示标题行，td则表示数据行。
def _unpack(row, kind="td"):
    elts = row.findall(".//%s" % kind)
    return [val.text_content() for val in elts]
# 同时，在导入数据表格时，应该考虑到文本类型。我们使用pandas中的TextParser类自动类型转换。
from pandas.io.parsers import TextParser
def parse_options_data(table):
    rows = table.findall(".//tr")
    header = _unpack(rows[0], kind="th")
    data = [_unpack(r) for r in rows[1:]]
    return TextParser(data, names=header).get_chunk()
# 最后对这个表格调用该解析函数
put_data = parse_options_data(put)
print put_data[:10]
# 同时，我们也可以获取文档的全部URL
# 链接的标签是a。
links = doc.findall(".//a")
# print links[15:20]
# 得到一个链接的URL和文本内容分别使用，get()和text_content()方法
urls = [lnk.get("href") for lnk in links]
text = [lnk.text_content() for lnk in links]
from pprint import pprint
pprint(urls[:10])
print “============”

pprint(text[:10])