ファイル読み込みと保存

パンダなどCSV、SQL、XLS、JSON、HDF5としてAPIのサポート、多くのファイル形式は、。

CSV

• pandas.read_csv（filepath_or_buffer、9月= ''）
  • filepath_or_buffer：ファイルパス
  • usecols：指定した列名がリストを読み込みます
  • sep-デフォルトの文字セグメンテーション「」

# 读取文件,并且指定只获取'open', 'close'指标
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv", usecols=['open', 'close'])

• to_csv
  • DataFrame.to_csv（path_or_buf =なし、9月= ''、列=なし、ヘッダ=真、インデックス= trueの場合、モード= 'W'、エンコーディング=なし）
    • path_or_buf：文字列またはファイルハンドル、デフォルトなし
    • 9月：文字、デフォルト「」
    • コラム：シーケンス、オプション
    • モード：「W」：「」追加され、書き換え
    • インデックス：インデックスを書き込むかどうか
    • ヘッダ：書かれているかどうか、ブール値または文字列のリスト、デフォルトの真のカラムインデックス値

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HDF5

HDF5ファイルを読み込みおよび格納するために必要なデータフレームを保存するために、キー値を指定します

H5の中のファイルからデータを読み込みます

• pandas.read_hdf（path_or_buf、キー=なし、** kwargsから）
  • path_or_buffer：ファイルパス
  • キー：キーを読むには
  • 戻り値：選択されたオブジェクト
• DataFrame.to_hdf（path_or_buf、キー、\ kwargsから）
  • キー：指定されたキーを保存

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JSON

• read_json-ファイルを読みます
  • orient--指定されたデータ・ディクショナリ形式を読み取ります
  • {records-レコードライン名欄：値}
  • lines-枝かどうか - ラインの記録
• DataFrame.to_json（path_or_buf =なし、オリエント=なし、ライン=偽）
  • オブジェクトストアは、JSON形式であるパンダ
  • path_or_buf =なし：ファイルアドレス
  • オリエント：{「スプリット」、「記録」、「インデックス」、「列」、「値」}の形で記憶されJSON
  • 行：1行オブジェクトとして格納されています
• to_json--ストアファイル - 注意：ライン=真

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HDF5ファイルストレージを使用するのが好ましいです

• HDF5に保存されているときは、これが最速のパンダもサポートデフォルトで、使用される圧縮方式がbloscでサポートしています
• 使用圧縮は、スペースを節約し、ディスク使用率を向上することができます
• HDF5は、クロスプラットフォームである、あなたは簡単にトップのHadoopに移行することができます