将压缩文件作为 Pandas DataFrame 读取

在数据处理的过程中，我们可能会遇到压缩文件，例如.zip、.gz、.tar等格式的文件。如果直接读取这些文件并处理可能会比较麻烦，因此我们需要将它们先解压缩，然后再将解压后的文件读取为Pandas DataFrame对象。

Pandas读取压缩文件

针对不同的压缩文件格式，Pandas提供了对应的读取函数，例如：

• read_csv() 读取.csv文件
• read_json() 读取.json文件
• read_excel() 读取.xlsx文件

同时，这些函数还可以接受压缩文件路径作为参数，从而读取压缩文件中的原始文件。

例子

下面是一个以.zip格式压缩的.csv文件的例子，我们需要将它解压缩并读取为Pandas DataFrame对象：

import pandas as pd
from io import BytesIO
import zipfile

# 将zip文件读取为二进制数据
with open('data.zip', 'rb') as f:
    zip_data = f.read()

# 解压缩得到csv数据
csv_file = zipfile.ZipFile(BytesIO(zip_data)).extract('data.csv')

# 读取csv数据为Pandas DataFrame
df = pd.read_csv(csv_file)

print(df)

上述代码先将data.zip文件读取为二进制数据，然后利用zipfile模块解压缩得到其中的data.csv文件，并将其读取为Pandas DataFrame对象。

总结

在处理压缩文件时，我们可以使用Python标准库中的zipfile模块解压缩文件，并使用Pandas提供的读取函数读取解压缩后的原始文件。需要注意的是，在文件解压后，可以通过文件路径直接读取文件内容，也可以将文件内容读取为二进制数据并使用io模块中的类将其包装为文件对象。