使用Pandas IO工具流式傳輸源資料

banq發表於2024-04-13

在當今資料驅動的世界中，有效處理流資料的能力變得越來越重要。無論您是處理實時感測器讀數、金融市場更新還是社交媒體源，能夠在資料到達時對其進行處理都可以提供有價值的見解並實現及時決策。

Pandas 庫是 Python 中處理流資料的一種強大工具，它提供了多種輸入/輸出 (I/O) 工具，用於讀取和寫入來自不同來源的資料。

在本指南中，我們將深入探討如何使用 Pandas I/O 工具有效地傳輸來自各種來源的資料。

什麼是流資料：
流資料是指實時生成和處理的連續資料流。與傳統的批處理不同，傳統的批處理以離散塊的形式收集和處理資料，而流資料在到達時會進行增量處理。這在資料處理和加工方面提出了獨特的挑戰，因為資料可能太大而無法一次全部裝入記憶體，並且必須即時執行處理。

Pandas I/O 工具：
Pandas 是一個強大的 Python 庫，用於資料操作和分析。它提供了廣泛的功能，用於從各種檔案格式和資料來源讀取和寫入資料。一些最常用的 Pandas I/O 工具包括：

1. `pd.read_csv()` - 將資料從 CSV 檔案讀取到 DataFrame 中。
2. `pd.read_json()` - 將資料從 JSON 檔案讀取到 DataFrame 中。
3. `pd.read_sql()` - 將資料從 SQL 資料庫讀取到 DataFrame 中。
4. `pd.read_excel()` - 將資料從 Excel 檔案讀取到 DataFrame 中。
5. `pd.read_html()` - 將資料從 HTML 檔案或網頁讀取到 DataFrame 中。
6. `pd.read_parquet()` - 將資料從 Parquet 檔案讀取到 DataFrame 中。

這些只是幾個示例，Pandas 還提供對許多其他檔案格式和資料來源的支援。

使用 Pandas 傳輸資料：
將資料流式傳輸到 Pandas 中通常涉及在資料可用時增量讀取資料，而不是立即將整個資料集載入到記憶體中。這是根據資料來源和流協議使用各種技術來實現的。讓我們探討一些常見場景：

1. 從檔案流式傳輸：
   - 對於基於檔案的源（例如 CSV、JSON、Excel 或 Parquet 檔案），您可以將 Pandas 的“chunksize”引數與“for”迴圈結合使用來讀取塊中的資料。
   - 例子：
 

        chunk_size = 1000
     for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size):
     process_chunk(chunk)


2. 從資料庫流式傳輸：
   - 使用“pd.read_sql()”從資料庫流式傳輸資料時，可以使用“chunksize”引數或使用帶有“LIMIT”和“OFFSET”子句的 SQL 查詢批次獲取資料。
   - 例子：
   

query = 'SELECT * FROM table LIMIT 1000 OFFSET {};'
     offset = 0
     while True:
         data = pd.read_sql(query.format(offset), connection)
         if data.empty:
             break
         process_data(data)
         offset += 1000

3. 從 API 進行流式傳輸：
   - 從 API 獲取資料時，您可以使用“requests”等庫來分塊獲取資料或實現分頁。
   - 例子：

   import requests

     url = 'https:<font>//api.example.com/data'<i>
     params = {'page': 1}
     while True:
         response = requests.get(url, params=params)
         data = response.json()
         if not data:
             break
         process_data(pd.DataFrame(data))
         params['page'] += 1


結論：
在本指南中，我們探討了如何使用 Pandas I/O 工具從各種來源傳輸資料。透過利用 Pandas 的強大功能並實施適當的流技術，您可以高效地實時處理流資料，釋放有價值的見解並實現資料驅動的決策。無論您是處理大型資料集還是實時源，Pandas 都能提供有效處理流資料所需的工具。因此，下次遇到流資料挑戰時，請記住向 Pandas 尋求解決方案。

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