第6章 数据加载、存储与文件格式

1.灵活运用zip函数将矩阵变为dataframe

lines = list([['a', 'b', 'c'],['1', '2', '3'],['1', '2', '3']])
header, values = lines[0], lines[1:]
data_dict = {h: v for h, v in zip(header, zip(*values))}
data_dict
{'a': ('1', '1'), 'b': ('2', '2'), 'c': ('3', '3')}

2.Json格式数据

它是一种比表格型文本格式（如CSV）灵活得多的数据格式。下面是一个例子：

obj = """
{"name": "Wes",
 "places_lived": ["United States", "Spain", "Germany"],
 "pet": null,
 "siblings": [{"name": "Scott", "age": 30, "pets": ["Zeus", "Zuko"]},
              {"name": "Katie", "age": 38,
               "pets": ["Sixes", "Stache", "Cisco"]}]
}
"""

除其空值null和一些其他的细微差别（如列表末尾不允许存在多余的逗号）之外，JSON非常接近于有效的Python代码。基本类型有对象（字典）、数组（列表）、字符串、数值、布尔值以及null。对象中所有的键都必须是字符串。许多Python库都可以读写JSON数据。我将使用json，因为它是构建于Python标准库中的。通过json.loads即可将JSON字符串转换成Python形式：

In [62]: import json

In [63]: result = json.loads(obj)

In [64]: result
Out[64]: 
{'name': 'Wes',
 'pet': None,
 'places_lived': ['United States', 'Spain', 'Germany'],
 'siblings': [{'age': 30, 'name': 'Scott', 'pets': ['Zeus', 'Zuko']},
  {'age': 38, 'name': 'Katie', 'pets': ['Sixes', 'Stache', 'Cisco']}]}

json.dumps则将Python对象转换成JSON格式

3.数据库交互

将数据从SQL加载到DataFrame的过程很简单，此外pandas还有一些能够简化该过程的函数。例如，我将使用SQLite数据库（通过Python内置的sqlite3驱动器）：

In [121]: import sqlite3

In [122]: query = """
   .....: CREATE TABLE test
   .....: (a VARCHAR(20), b VARCHAR(20),
   .....:  c REAL,        d INTEGER
   .....: );"""

In [123]: con = sqlite3.connect('mydata.sqlite')

In [124]: con.execute(query)
Out[124]: <sqlite3.Cursor at 0x7f6b12a50f10>

In [125]: con.commit()

然后插入几行数据：

In [126]: data = [('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
   .....:         ('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
   .....:         ('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]

In [127]: stmt = "INSERT INTO test VALUES(?, ?, ?, ?)"

In [128]: con.executemany(stmt, data)
Out[128]: <sqlite3.Cursor at 0x7f6b15c66ce0>

从表中选取数据时，大部分Python SQL驱动器（PyODBC、psycopg2、MySQLdb、pymssql等）都会返回一个元组列表：

In [130]: cursor = con.execute('select * from test')

In [131]: rows = cursor.fetchall()

In [132]: rows
Out[132]: 
[('Atlanta', 'Georgia', 1.25, 6),
 ('Tallahassee', 'Florida', 2.6, 3),
 ('Sacramento', 'California', 1.7, 5)]

你可以将这个元组列表传给DataFrame构造器，但还需要列名（位于光标的description属性中）：

In [133]: cursor.description
Out[133]: 
(('a', None, None, None, None, None, None),
 ('b', None, None, None, None, None, None),
 ('c', None, None, None, None, None, None),
 ('d', None, None, None, None, None, None))

In [134]: pd.DataFrame(rows, columns=[x[0] for x in cursor.description])
Out[134]: 
             a           b     c  d
0      Atlanta     Georgia  1.25  6
1  Tallahassee     Florida  2.60  3
2   Sacramento  California  1.70  5

更简单的方法：将数据库数据转化为Dataframe

这种数据规整操作相当多，你肯定不想每查一次数据库就重写一次。SQLAlchemy项目是一个流行的Python SQL工具，它抽象出了SQL数据库中的许多常见差异。pandas有一个read_sql函数，可以让你轻松的从SQLAlchemy连接读取数据。这里，我们用SQLAlchemy连接SQLite数据库，并从之前创建的表读取数据：

In [135]: import sqlalchemy as sqla

In [136]: db = sqla.create_engine('sqlite:///mydata.sqlite')
# sqla.create_engine('dialect+driver://username:password@host:port/database')

In [137]: pd.read_sql('select * from test', db)
Out[137]: 
             a           b     c  d
0      Atlanta     Georgia  1.25  6
1  Tallahassee     Florida  2.60  3
2   Sacramento  California  1.70  5