01 文本格式数据读写
01-01 带表头文件
一些数据载入函数，如pandas.read_csv会进行类型推断，因为列的数据类型并不是数据格式的一部分。这意味着你不必指定哪一列是数值、整数、布尔值或字符串。
例如：我们可以使用read_csv将一个以,分割的文件读入DataFrame。
df = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv')
print(df)
结果如下：
也可以使用read_table,并指定分隔符。
df2 = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv',
sep=',')
print(df2)
结果如下：
01-02 不带表头文件
有的文件不带表头，要读取该文件，需考虑一些选项。可以允许pandas自动分配默认列名，也可以自己指定列名。
data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex2.csv',header=None)
print(data)
data1 = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex2.csv',names=['a','b','c','d','message'])
print(data1)
假设想要message列成为返回DataFrame的索引,可以指定位置4的列为索引，或将‘message’传给参数index_col。
names = ['a', 'b', 'c', 'd', 'message']
data2 = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex2.csv', names=names, index_col='message')
print(data2)
当你想从多个列中形成一个分层索引，需要传入一个包含列序号或列名的列表：
parsed = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\csv_mindex.csv',index_col=['key1','key2'])
print(parsed)
结果如下：
当字段以多种不同数量的空格分开时，可以使用正则表达式处理。
result = pd.read_table(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex3.csv', sep='\s+')
print(result)
由于列名的数量比列数少一个，因此read_table推断第一列为DataFrame索引。
#跳过第1,3,4行
skip_res = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex4.csv', skiprows=[0, 2, 3])
print(skip_res)
02 分块读文本文件
# 使输出显示更为紧凑
pd.options.display.max_rows = 10
res = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex6.csv')
print(res)
如果你想只读一小部分行（避免读取整个文件），可以指明nrows。
five_rows = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex6.csv', nrows=5)
print(five_rows)
为了分块读入文件，可以指定chunksize作为每一块的行数：
chunkers = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Downloads\pydata-book-2nd-edition\examples\ex6.csv',chunksize=1000)
tot = pd.Series([])
for piece in chunkers:
tot = tot.add(piece['key'].value_counts(),fill_value=0)
tot = tot.sort_values(ascending=False)
print(tot[:10])
还有get_chunk方法，可以允许按照任意大小读取数据块。
03 将数据写入文本格式
可以使用to_csv方法，将数据导出为逗号分隔的文件。
data.to_csv("out.csv")
也可以使用其他分隔符。
# sys.stdout，控制台标准输出
data.to_csv(sys.stdout,sep='|')
缺失值在输出时以空字符串出现，可以使用其他标识值来对缺失值进行标注。
data.to_csv(sys.stdout,na_rep='NULL')
可以禁止写入行和列的标签：
data.to_csv(sys.stdout,index=False,header=False)
可以仅写入列的子集，并按照指定顺序写入：
data.to_csv(sys.stdout,index=False, columns=[1,2,3])
Series也有to_csv方法。
使用json.load方法将Json字符串转换成Python形式，json.dumps可以将Python对象转换成Json。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/3938912/blog/3104742