本文主要對Python如何讀取數據進行總結梳理，涵蓋從文本文件，尤其是excel文件（用于離線數據探索分析），以及結構化數據庫（以Mysql為例）中讀取數據等內容。

約定：

import numpy as np

import pandas as pd

1、從文本文件中讀取

（1）使用Python標準庫中的read、readline、readlines方法讀取

a. 一般流程：

step1: 通過open方法創建一個文件對象

setp2: 通過read、readline、readlines方法讀取文件內容

step3: 通過close方法關閉文件對象

b. 區別：

示例：test.txt

read方法：讀取全部數據，結果為一個字符串（所有行合并為一個字符串）

#打開文件

f = open('/labcenter/python/pandas/test.txt')

#使用read方法讀取文件

data1 = f.read()

print data1

type(data1)

#關閉文件

f.close()

結果：

col1 col2 col3

101 20 0.68

102 30 0.79

103 50 0.72

104 60 0.64

105 70 0.55

str

readline方法：讀取一行數據，結果為一個字符串，需要seek\next等指針操作方法配合實現所有記錄的遍歷。

#打開文件

f = open('/labcenter/python/pandas/test.txt')

#使用readline方法讀取文件

data2 = f.readline()

print data2

type(data2)

#關閉文件

f.close()

結果：

col1 col2 col3

str

readlines方法：讀取全部數據，結構為一個列表（一行為列表中的一個元素）

#打開文件

f = open('/labcenter/python/pandas/test.txt')

#使用readlines方法讀取文件

data3 = f.readlines()

print data3

type(data3)

for line in data3:

print line

#關閉文件

f.close()

結果：

['col1 col2 col3\r\n', '101 20 0.68\r\n', '102 30 0.79\r\n', '103 50 0.72\r\n', '104 60 0.64\r\n', '105 70 0.55']

list

col1 col2 col3

101 20 0.68

102 30 0.79

103 50 0.72

104 60 0.64

105 70 0.55

c. 支持文件范圍：

txt\csv\tsv及所有以固定分隔符分隔的文本文件。

（2）使用Numpy庫中的loadtxt、load、fromfile方法讀取

a. loadtxt方法

從txt文本文件中讀取，返回一個數組。

np.loadtxt('/labcenter/python/pandas/test.txt',skiprows=1)

Out[413]:

array([[ 101. , 20. , 0.68],

[ 102. , 30. , 0.79],

[ 103. , 50. , 0.72],

[ 104. , 60. , 0.64],

[ 105. , 70. , 0.55]])

b. load方法

讀取Numpy專用的二進制數據文件，該文件通常基于Numpy的save或savez方法生成。

write = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

np.save('output',write)

data = np.load('output.npy')

print data

type(data)

結果：

[[1 2 3 4]

[5 6 7 8]]

numpy.ndarray

c. fromfile方法

讀取簡單的文本文件和二進制文件，該文件通常基于Numpy的tofile方法生成。

write = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

write.tofile('output')

data = np.fromfile('output',dtype='float32')

print data

type(data)

結果：

[ 1.40129846e-45 0.00000000e+00 2.80259693e-45 ..., 0.00000000e+00

1.12103877e-44 0.00000000e+00]

numpy.ndarray

（3）使用Pandas庫中的read_csv、read_table、read_excel等方法讀取

a. read_csv方法

讀取csv文件，返回一個DataFrame對象或TextParser對象。

示例：

test.csv

data = pd.read_csv('/labcenter/python/pandas/test.csv')

print data

type(data)

結果：

col1 col2 col3

0 101 20 0.68

1 102 30 0.79

2 103 50 0.72

3 104 60 0.64

4 105 70 0.55

pandas.core.frame.DataFrame

b. read_table方法

讀取通用分隔符分隔的文本文件，返回一個DataFrame對象或TextParser對象。

data = pd.read_table('/labcenter/python/pandas/test.csv',sep=',')

print data

type(data)

結果：

col1 col2 col3

0 101 20 0.68

1 102 30 0.79

2 103 50 0.72

3 104 60 0.64

4 105 70 0.55

pandas.core.frame.DataFrame

c. read_excel方法

讀取excel文件，返回一個DataFrame對象或TextParser對象。

示例：

test.xlsx

data = pd.read_excel('/labcenter/python/pandas/test.xlsx')

print data

type(data)

結果：

col1 col2 col3

0 101 21 22.6

1 102 31 31.2

2 103 41 32.7

3 104 51 28.2

4 105 61 18.9

pandas.core.frame.DataFrame

d. 其他方法

read_sql方法：讀取sql請求或者數據庫中的表。

read_json方法：讀取json文件。

（4）如何選擇？

a. 選取自己最熟悉的方法。

b. 根據場景選擇：

① 對純文本、非結構化的數據：標準庫的三種方法

② 對結構化、數值型，并且要用于矩陣計算、數據建模的：Numpy的loadtxt方法

③ 對于二進制數據：Numpy的load和fromfile方法

④ 對于結構化的數據，并且要用于數據探索分析的：Pandas方法

2、從Excel文件中讀取

excel往往是在進行離線數據探索分析時提供的數據文件格式，因此這里單獨拿出來多總結一下。

（1）使用Pandas庫的read_excel方法

見上文1.3.c內容。

（2）使用其他第三方庫

以xlrd庫為例， xlrd模塊實現對excel文件內容讀取。

import xlrd

#打開一個excel文件

xlsx=xlrd.open_workbook('/labcenter/python/pandas/test.xlsx')

#讀取sheet清單

sheets=xlsx.sheet_names()

sheets

#獲取一個sheet數據

sheet1=xlsx.sheets()[0]

#獲取指定sheet的名稱

sheet1.name

#獲取指定sheet的行數

sheet1.nrows

#獲取指定sheet的列數

sheet1.ncols

#獲取指定sheet某行的數據

sheet1.row_values(1)

#獲取指定sheet某列的數據

sheet1.col_values(1)

#獲取指定sheet某單元格的數據

sheet1.row(1)[2].value

sheet1.cell_value(1,2)

#逐行獲取指定sheet的數據

for i in range(sheet1.nrows):

print sheet1.row_values(i)

結果：

[u'Sheet1', u'Sheet2']

u'Sheet1'

6

3

[101.0, 21.0, 22.6]

[u'col2', 21.0, 31.0, 41.0, 51.0, 61.0]

22.6

22.6

[u'col1', u'col2', u'col3']

[101.0, 21.0, 22.6]

[102.0, 31.0, 31.2]

[103.0, 41.0, 32.7]

[104.0, 51.0, 28.2]

[105.0, 61.0, 18.9]

3、從結構化數據庫中讀取

根據數據庫選擇相應的庫，如：mysql數據庫使用MySQLdb庫，oracle數據庫使用cx_Oracle庫，teradata數據庫使用teradata庫，等等。

一般流程：

step1: 建立數據庫連接

step2: cursor方法獲取游標

step3: execute方法執行SQL語句

step4: fetchall方法獲取返回的記錄

step5: close方法關閉游標

step6: close方法斷開數據庫連接

示例：

import MySQLdb

#建立數據庫連接

conn = MySQLdb.connect("localhost", "root", "root", "testdb", charset='utf8')

#獲取游標

cursor = conn.cursor()

#執行SQL語句

cursor.execute("select * from mytab1;")

#獲取返回的記錄

results = cursor.fetchall()

#逐行打印

for result in results:

print result

#關閉游標

cursor.close()

#斷開數據庫連接

conn.close()

結果：

(1L, u'aaa')

(2L, u'bbb')

(3L, u'ccc')

(4L, u'ddd')

(5L, u'eee')

可通過命令pip install MySql-Python安裝庫MySQLdb。

4.參考與感謝

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python读取data_转载 “ 理想国@Data ”重拾Python(5):数据读取 博客的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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