本篇内容介绍了“Pandas怎样做在线文件读取功能，代码是什么”的有关知识，在实际项目的操作过程或是学习过程中，不少人都会遇到这样的问题，接下来就让小编带大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

前言

大家好，我是Peter~

本文记录的是Pandas两种少用的读取文件方式：

• 读取在线文件的数据
• 读取剪贴板的数据

声明：本文案例和在线数据仅用于学术分享

read_html

该函数表示的是直接读取在线的html文件，一般是表格的形式；将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法。

这个方法对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用，就省去了爬取数据再来读取的时间。

具体函数的参数为：

pandas.read_html(io,  # 文件 io 对象；路径或者io.Strings对象
                 match='.+',  # str 或编译的正则表达式，可选
                 flavor=None, # 要使用的解析引擎， None是默认值
                 header=None,  # 文件表头
                 index_col=None,  # 索引
                 skiprows=None,  # 跳过行
                 attrs=None,   # 属性
                 parse_dates=False,   # 日期解析
                 thousands=',',   # 千分位
                 encoding=None,   # 编码
                 decimal='.',   # 识别为小数点的字符
                 converters=None,   # 属性转换
                 na_values=None,  #  空值信息
                 keep_default_na=True,   # 是否保持空值
                 displayed_only=True  # 是否应该解析带有“display:none” 的元素
                )

在线文件1

读取维基百科上一份历届奥运会乒乓球冠军的相关数据。该地址下的部分表格形式的数据：

In [3]:

url = "https://zh.m.wikipedia.org/zh/%E5%A5%A5%E6%9E%97%E5%8C%B9%E5%85%8B%E8%BF%90%E5%8A%A8%E4%BC%9A%E4%B9%92%E4%B9%93%E7%90%83%E5%A5%96%E7%89%8C%E5%BE%97%E4%B8%BB%E5%88%97%E8%A1%A8"

df = pd.read_html(url)
df

Out[3]:

我们观察到此时读取到的df是一个列表，总长度是15

list

In [4]:

len(df)

Out[4]:

9

查看列表中的部分元素：此时就是一个个的DataFrame形式的数据

在线文件2

一个国外网站下的数据

In [7]:

df1 = pd.read_html("https://www.fdic.gov/resources/resolutions/bank-failures/failed-bank-list")
type(df1)

Out[7]:

list

In [8]:

len(df1)

Out[8]:

1

In [9]:

df1[0]

Out[9]:

读取在线CSV文件

以读取GitHub上一个CSV文件为例：

方式1：直接读取

url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
pd.read_csv(url)

方式2：通过io.Strings对象

url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"

response=requests.get(url).content  # 先发请求
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(response.decode('utf-8')))
 
df2  # 效果同上

Pandas读取剪贴板

pandas.read_clipboard(sep='\\s+', **kwargs)

官网地址

一个简单的例子说明函数使用：假设本地目录下有这样Excel表格的数据

1、先剪贴数据：【Ctrl + C】

2、运行代码下面的代码，按下MacOS中的【向上的箭头】 + 【回车键】，完成读取

Windows下面应该是【Shift + Enter】

如果数据比较少，省去了通过Excel或者CSV文件的读取方式的时间：

以上就是关于“Pandas怎样做在线文件读取功能，代码是什么”的相关知识，感谢各位的阅读，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。

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