[第 15 天] 載入資料

2017 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 15

Big Data

R 語言使用者的 Python 學習筆記系列第 15 篇

2017鐵人賽 big data r python pandas

tonykuoyj

2016-12-15 13:54:48

34766 瀏覽

分享至

截至目前為止我們在學習筆記練習的資料結構，不論是 Python 內建的 list，tuple 或 dictionary，還是引用 numpy 套件與 pandas 套件之後所使用的 ndarray 或 data frame，都是手動創建這些資料，但是在應用資料科學的場景之中，通常不是手動創建資料，而是將資料載入工作環境（R 語言或者 Python），然後再進行後續資料處理與分析。

我們選擇幾種常見的讀入資料格式，分別使用 R 語言與 Python 進行載入。

csv
不同分隔符號的資料
Excel 試算表
JSON

載入 csv

副檔名為 .csv 的資料格式顧名思義是逗號分隔資料（comma separated values），是最常見的表格式資料（tabular data）格式。

day1501

R 語言

我們使用 read.csv() 函數來載入。

url <- "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.csv" # 在雲端上儲存了一份 csv 檔案
iris_df <- read.csv(url)
head(iris_df)

day1502

Python

我們使用 pandas 套件的 read_csv() 方法來載入。

import pandas as pd

url = "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.csv" # 在雲端上儲存了一份 csv 檔案
iris_df = pd.read_csv(url)
iris_df.head()

day1503

載入不同分隔符號的資料

除了以逗號分隔資料以外，還有不同的方式可以區隔資料欄位，像是以 tab 鍵（"\t"） 分隔的資料（tab separated values)，以 空格（"\s"） 分隔的資料或者以 冒號（":"）分隔的資料，面對這些使用不同的分隔符號（delimeters/separators）的資料，我們可以指定 sep = 這個參數來載入資料。

day1504

day1505

R 語言

我們使用 read.table() 函數來載入，並且依據分隔符號指定 sep = 參數。

以 tab 鍵（"\t"）分隔

url <- "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.tsv" # 在雲端上儲存了一份 tsv 檔案
iris_tsv_df <- read.table(url, sep = "\t", header = TRUE)
head(iris_tsv_df)

day1506

以冒號（":"）分隔

url <- "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.txt" # 在雲端上儲存了一份 txt 檔案
iris_colon_sep_df <- read.table(url, sep = ":", header = TRUE)
head(iris_colon_sep_df)

day1507

Python

我們使用 pandas 套件的 read_table() 方法來載入，並且依據分隔符號指定 sep = 參數。

以 tab 鍵（"\t"）分隔

import pandas as pd

url = "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.tsv" # 在雲端上儲存了一份 tsv 檔案
iris_tsv_df = pd.read_table(url, sep = "\t")
iris_tsv_df.head()

day1508

以冒號（":"）分隔

import pandas as pd

url = "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.txt" # 在雲端上儲存了一份 txt 檔案
iris_colon_sep_df = pd.read_table(url, sep = ":")
iris_colon_sep_df.head()

day1509

載入 Excel 試算表

我們以副檔名為 .xlsx 的 Excel 試算表檔案為例。

day1510

R 語言

我們使用 readxl 套件的 read_excel() 函數來載入。

library(readxl)

file_path <- "~/Downloads/iris.xlsx" # read_excel 暫時不支援 https 先將試算表下載到本機 https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.xlsx

iris_xlsx_df <- read_excel(file_path)
head(iris_xlsx_df)

day1511

Python

我們使用 pandas 套件的 read_excel() 方法來載入。

import pandas as pd

url = "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.xlsx" # 在雲端上儲存了一份 Excel 試算表
iris_xlsx_df = pd.read_excel(url)
iris_xlsx_df.head()

day1512

載入 JSON

JSON（JavaScript Object Notation）格式的資料是網站資料傳輸以及 NoSQL（Not only SQL）資料庫儲存的主要類型，R 語言與 Python 有相對應的套件可以協助我們把 JSON 資料格式載入後轉換為我們熟悉的 data frame。

day1513

R 語言

我們使用 jsonlite 套件的 fromJSON() 函數來載入。

library(jsonlite)

url <- "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.json" # 在雲端上儲存了一份 JSON 檔
iris_json_df <- fromJSON(url)
head(iris_json_df)

day1514

Python

我們使用 pandas 套件的 read_json() 方法來載入。

import pandas as pd

url = "https://storage.googleapis.com/2017_ithome_ironman/data/iris.json" # 在雲端上儲存了一份 JSON 檔
iris_json_df = pd.read_json(url)
iris_json_df.head()

day1515

小結

第十五天我們討論如何將 csv，不同分隔符號的資料，Excel 試算表與 JSON 格式的資料讀入 Python，我們透過 pandas 套件的 read_csv()、read_table()、read_excel() 與 read_json 等方法可以將不同的資料格式轉換為我們熟悉的 data frame 資料結構，同時我們也跟 R 語言讀入不同資料格式的各種函數作對照。