用Pandas精简数据输入

Pandas是一个Python的数据分析库，可进行快速、灵活、富有表现力的数据操作。在数据输入方面，Pandas提供了多种读取数据的方式，包括从文件读取、从数据库读取、从API接口读取等。这里我们将重点介绍如何用Pandas精简数据输入，提高数据处理效率。

1. 读取文件

Pandas提供了多种读取文件的方式，包括读取csv、excel、json等格式的文件。以下是读取csv文件的示例代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

该代码中，通过pandas的read_csv()函数读取名为data.csv的文件，然后通过head()函数输出前5行数据。

2. 数据筛选

使用Pandas精简数据输入的一个重要策略是只读取必要的数据列。可以通过usecols参数选择读取的列，例如：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['Name', 'Age', 'Gender'])
print(df.head())

该代码只读取了Name、Age、Gender三列数据，忽略了其它列。读取的数据可以通过head()函数查看前几行数据。

3. 数据过滤

当读取的数据量很大时，有时需要对数据进行过滤，只读入一部分数据。可以通过skiprows和nrows参数实现数据过滤：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=range(1, 100000), nrows=5000)
print(df.head())

该代码中，skiprows参数跳过前100000行数据，nrows参数选择读取5000行数据。通过这种方式，可以有效地减少内存占用，提高数据读取效率。

4. 数据类型转换

读取的数据文件中，有些列的数据类型可能不是我们需要的数据类型。在数据读取后，可以通过astype函数将数据类型转换为指定类型：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['Name', 'Age', 'Gender'])
df['Age'] = df['Age'].astype(int)
print(df.head())

该代码中，读取的数据包括Name、Age、Gender三列数据，其中Age列原本的数据类型是字符串，通过astype函数将其转换为整数类型。

5. 数据清洗

有些数据文件中可能存在缺失数据、重复数据等问题，在数据读取后需要进行数据清洗。以下是清除重复行数据的示例代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['Name', 'Age', 'Gender'])
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df.head())

该代码中，读取的数据包括Name、Age、Gender三列数据，使用drop_duplicates函数清除重复行数据。

通过以上几种方式，可以用Pandas精简数据输入，提高数据读取的效率和准确性。