還在糾結 Python 的數據導入問題嗎？有這張速查表就夠啦

AI 研習社按：這是 Karlijn Willems 發佈於 Medium 的一篇關於 Python 中數據導入問題的博客。Karlijn Willems 是來自於 DataCamp 的數據科學研究員。她在本文中介紹一份 Python 中數據導入操作的速查表，雷鋒網(公眾號：雷鋒網) AI 科技評論對原文進行了編譯。

藉助這個 Python 速查表，你將擁有一份便捷的數據導入參考指南。該速查表全面涵蓋了平面文件（Flat files）、其它軟體所定義的原生文件類型以及關係型資料庫數據的導入方法。

在你對數據進行清理、可視化等操作之前，我們首先需要實現的事情是使用 Python 導入數據。而眾所周知，針對不同的數據文件存在著許多不同的導入方法。

但是，你最經常使用的庫可能就是 Pandas 和 Numpy：Pandas 庫是最受數據科學家喜愛的軟體庫之一，他們經常使用 Pandas 對數據進行操作和分析，然後再使用 matplotlib 進行數據可視化。而 Numpy 則是 Python 中進行科學計算的一個基礎庫，並且 Pandas 也是構建於 Numpy 之上的。

在這份數據導入速查表中，你將看到一些 Numpy 和 Pandas 的函數，以及使用 Python 語言編寫的函數，這些都將幫助你更快捷地將數據導入 Python。

這份教程將幫助你快速學習和掌握將數據導入 Python 中的基礎操作，以便於你可以對數據開展後續的清理和可視化等操作。

速查表傳送門：

https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Cheat+Sheets/Importing_Data_Python_Cheat_Sheet.pdf)

這份速查表將引導你學習掌握如何將數據導入實驗環境的基礎：你不僅會學到如何導入諸如文本文件這樣的平面文件，也能看到如何讀取那些來自於特定軟體的文件（比如 Excel、Stata、SAS 和 MATLAB）和關係型資料庫。最重要的是，你將獲得更多關於如何尋求幫助的指示，如何瀏覽文件系統以及如何開始探索數據信息。

總而言之，這裡有你所需要的所有知識，來幫助你開啟基於 Python 的數據科學學習大門。

如果你還想獲得更多的知識，那麼現在可以免費來學習這門《Python 數據導入課程》（https://www.datacamp.com/courses/importing-data-in-python-part-1/）或者嘗試一下我們的使用 Python 玩轉 Excel 教學！（https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-excel-tutorial）

當然，別忘了我們為數據科學而製作的Python 速查表，並且在我們的社區能獲得更多類似的速查表！

Via：Importing Data in Python Cheat Sheet，雷鋒網編譯

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