利用Python讀取外部數據文件

作者：劉順祥

個人微信公眾號：每天進步一點點2015

不論是數據分析，數據可視化，還是數據挖掘，一切的一切全都是以數據作為最基礎的元素。利用Python進行數據分析，同樣最重要的一步就是如何將數據導入到Python中，然後才可以實現後面的數據分析、數據可視化、數據挖掘等。

在本期的Python學習中，我們將針對Python如何獲取外部數據做一個詳細的介紹，從中我們將會學習以下4個方面的數據獲取：

1、讀取文本文件的數據，如txt文件和csv文件

2、讀取電子表格文件，如Excel文件

3、讀取統計軟體生成的數據文件，如SAS數據集、SPSS數據集等

4、讀取資料庫數據，如MySQL數據、SQL Server數據

一、讀取文本文件的數據

大家都知道，Python中pandas模塊是專門用來數據分析的一個強大工具，下面我們就來介紹pandas是如何讀取外部數據的。

1、讀取txt數據

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

對於中文的文本文件常容易因為編碼的問題而讀取失敗，正如上圖所示。遇到這樣的編碼問題該如何處置呢？解決辦法有兩種情況：

1）當原始文件txt或csv的數據不是uft8格式時，需要另存為utf8格式編碼；

2）如果原始的數據文件就是uft8格式，為了正常讀入，需要將read_csv函數的參數encoding設置為utf-8

將原始數據另存為utf8格式的數據，重新讀入txt數據

In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

In [4]: mydata_txt

很順利，txt文本文件數據就這樣進入了Python的口袋裡了。

2、讀取csv數據

csv文本文件是非常常用的一種數據存儲格式，而且其存儲量要比Excel電子表格大很多，下面我們就來看看如何利用Python讀取csv格式的數據文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')

In [6]: mydata_csv

如果你善於總結的話，你會發現，txt文件和csv文件均可以通過pandas模塊中的read_csv函數進行讀取。該函數有20多個參數，類似於R中的read.table函數，如果需要查看具體的參數詳情，可以查看幫助文檔：help(pandas.read_csv)。

二、讀取電子表格文件

這裡所說的電子表格就是Excel表格，可以是xls的電子表格，也可以是xlsx的電子表格。在日常工作中，很多數據都是存放在Excel電子表格中的，如果我們需要使用Python對其進行分析或處理的話，第一步就是如何讀取Excel數據。下面我們來看看如果讀取Excel數據集：

In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C:\\test.xlsx',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

In [8]: mydata_excel

三、讀取統計軟體生成的數據文件

往往在集成數據源的時候，可能會讓你遇到一種苦惱，那就是你的電腦裡存放了很多統計軟體自帶的或生成的數據集，諸如R語言數據集、SAS數據集、SPSS數據集等。那麼問題來了，如果你電腦裡都裝了這些軟體的話，這些數據集你自然可以看見，並可以方便的轉換為文本文件或電子表格文件，如果你的電腦裡沒有安裝SAS或SPSS這樣大型的統計分析軟體的話，那麼你該如何查看這些數據集呢？請放心，Python很萬能，它可以讀取很多種統計軟體的數據集，下面我們介紹幾種Python讀取統計數據集的方法：

1、讀取SAS數據集

SAS數據集的讀取可以使用pandas模塊中的read_sas函數，我們不妨試試該函數讀取SAS數據集。下圖是使用SAS打開的數據集，如果你的電腦中沒有安裝SAS，那你也可以通過Python實現數據的讀取。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_sas = pd.read_sas('G:\\class.sas7bdat',encoding='utf8')

2、讀取SPSS數據集

讀取SPSS數據就稍微複雜一點，自己測試了好多次，查了好多資料，功夫不負有心人啊，最終還是搞定了。關於讀取SPSS數據文件，需要為您的Python安裝savReaderWriter模塊，該模塊可以到如下連結進行下載並安裝：https://pypi.python.org/pypi/savReaderWriter/3.4.2。

安裝savReaderWriter模塊

可以通過該命令進行savReaderWriter模塊的安裝：python setup.py install

下圖是SPSS數據在SPSS中打開的樣子：

In [1]: import savReaderWriter

In [2]: mydata_spss = savReaderWriter.SavReader('employee_data.sav')

In [3]: mydata_spss

3、實在沒辦法該怎麼辦？

       如果你嘗試了好多種模塊都無法讀取某個統計軟體的數據，我建議你還是回到R中，R也是開源的統計分析工具，體積也非常小，只有40M左右，而且R自帶的foreign包可以讀取很多種統計軟體的數據集，當讀取成功後，再利用write.csv函數將數據集寫出為csv格式的數據，這樣Python就可以輕鬆讀取csv數據集了，萬事靈活一點就可以完成你想要的任何結果~

四、讀取資料庫數據

企業中更多的數據還是存放在諸如MySQL、SQL Server、DB2等資料庫中，為了能夠使Python連接到資料庫中，科學家專門設計了Python DB API的接口。我們仍然通過例子來說明Python是如何實現資料庫的連接與操作的。

1、Python連接MySQL

MySQLdb模塊是一個連接Python與MySQL的中間橋梁，但目前只能在Python2.x中運行，但不意味著Python3就無法連接MySQL資料庫。這裡向大家介紹一個非常靈活而強大的模塊，那就是pymysql模塊。我比較喜歡他的原因是，該模塊可以偽裝成MySQLdb模塊，具體看下面的例子：

In [1]: import pymysql

In [2]: pymysql.install_as_MySQLdb()    #偽裝為MySQLdb模塊

In [3]: import MySQLdb

使用Connection函數聯通Python與MySQL

In [4]: conn = MySQLdb.Connection(

   ...:        host = 'localhost',

   ...:        user = 'root',

   ...:        password = 'snake',

   ...:        port = 3306,

   ...:        database = 'test',

   ...:        charset='gbk')

使用conn的遊標方法(cursor)，目的是為接下來的資料庫操作做鋪墊。

In [5]: cursor = conn.cursor()

In [6]: sql = 'select * from memberinfo'

執行SQL語句

In [7]: cursor.execute(sql)

Out[7]: 4

In [8]: data = cursor.fetchall()

In [9]: data

我們發現data中存儲的是元組格式的數據集，我們之前講到，構造DataFrame數據結構只能通過數組、數據框、字典、列表等方式構建，但這裡是元組格式的數據，該如何處理呢？很簡單，只需使用list函數就可以快速的將元組數據轉換為列表格式的數據。

In [10]: data = list(data)

In [11]: data

下面我們就是要pandas模塊中的DataFrame函數將上面的data列錶轉換為Python的數據框格式：

In [14]: import pandas as pd

In [15]: mydata = pd.DataFrame(data, columns = ['id','name','age','gender'])

In [16]: mydata

最後千萬千萬注意的是，當你的數據讀取完之後一定要記得關閉遊標和連接，因為不關閉會導致電腦資源的浪費。

In [19]: cursor.close()

In [20]: conn.close()

2、Python連接SQL Server

使用Python連接SQL Server資料庫，我們這裡推薦使用pymssql模塊，該模塊的語法與上面講的pymysql是一致的，這裡就不一一講解每一步的含義了，直接上代碼：

In [21]: import pymssql

In [22]: connect = pymssql.connect(

    ...:     host = '172.18.1.6\SqlR2',

    ...:     user = 'sa',

    ...:     password = '1q2w3e4r!!',

    ...:     database='Heinz_Ana',

    ...:     charset='utf8')

In [23]: cursor = connect.cursor()

In [24]: sql = 'select * from HeinzDB2_10'

In [25]: cursor.execute(sql)

In [26]: data = cursor.fetchall()

In [27]: data[0]

Out[27]: (67782, '2013-05-01', '二階段', 1.0, 279.0)

In [28]: mydata = pd.DataFrame(list(data),columns = ['ConsumerID',

    ...:                          'Purdate',

    ...:                          'Phase',

    ...:                          'ChangeTinRatio',

    ...:                          'TOTALAMT'])

In [29]: mydata.head()

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