pandas pd.read_clipboard() 从剪贴板读取数据

pandas.read_clipboard() 是一个非常方便的函数，用于直接从剪贴板中读取数据，并将其转换为 pandas DataFrame。这个函数对日常数据分析工作特别有用，尤其是在从表格或网页中复制数据时。

语法

函数签名

从剪贴板读取文本并传递给 read_csv()。解析剪贴板内容，类似于使用 read_csv() 解析CSV文件的方式。

pandas.read_clipboard(
    sep='\\s+', 
    dtype_backend=_NoDefault.no_default, 
    **kwargs
)

参数解释

1. sep:

   • 类型: str
   • 默认值: '\\s+'
   • 意义: 用于指定分隔符，默认情况下，pandas.read_clipboard 会将剪贴板中的数据按空白字符（空格、制表符等）分隔开来。如果你的数据是通过其他分隔符（例如逗号、制表符）分隔的，可以将 sep 参数设为相应的符号，如 sep=',' 表示用逗号分隔。

2. dtype_backend:

   • 类型: `‘numpy_nullable’ 或者 ‘pyarrow’
   • 默认值: numpy_nullable
   • 意义: 应用于结果DataFrame的后端数据类型（仍处于实验阶段）。行为如下：
     • “numpy_nullable”：返回可为null的数据类型支持的DataFrame（默认）。
     • “pyarrow”：返回pyarrow支持的可空ArrowDtype DataFrame。

3. **kwargs:

   • 类型: 可变参数
   • 意义: 你可以传递 pandas.read_csv 支持的其他参数，例如 header、index_col、dtype 等，以进一步控制数据的读取方式。例如，可以通过 header=0 指定第一行作为列名，或通过 index_col=0 指定第一列作为索引。

返回值

• 类型: pandas.DataFrame
• 意义: 返回一个 DataFrame 对象，其中包含了剪贴板中的数据。DataFrame 是 Pandas 中用于存储和处理表格数据的主要数据结构。

使用场景

pandas.read_clipboard 适用于从剪贴板中读取数据并快速将其转化为 DataFrame 的场景。例如，你从网页、Excel 表格、PDF 或其他文本文件中复制了一些表格数据，然后希望在 Python 中直接对这些数据进行分析或处理。

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['A', 'B', 'C'])
df.to_clipboard()  
pd.read_clipboard()  
'''
     A  B  C
0    1  2  3
1    4  5  6
'''

示例

假设我们从一个网页中复制了以下表格数据：

A    B    C
1    4    7
2    5    8
3    6    9

可以使用 pandas.read_clipboard() 函数来读取这些数据：

import pandas as pd

# 从剪贴板读取数据
df = pd.read_clipboard()

print(df)

输出:

A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

这个例子展示了如何从剪贴板中读取简单的空白字符分隔的表格数据。进一步的，假设你复制的数据是逗号分隔的，则可以指定分隔符为逗号：

import pandas as pd

# 从剪贴板读取逗号分隔的数据
df = pd.read_clipboard(sep=',')

print(df)

输出:

A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在更复杂的场景中，你还可以使用 dtype 参数指定数据类型，或者通过 index_col 指定哪个列作为索引。

总结

pandas.read_clipboard 是一个强大而简便的工具，用于快速从剪贴板获取数据并在 Pandas 中进行进一步处理。在数据分析过程中，它可以帮助你减少繁琐的手动数据输入过程，快速进入数据分析和可视化的环节。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_clipboard.html

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• pandas习题 055：将剪切板中的字符串读取到 DataFrame 2024-10-05 18:13:10

更新时间：2024-09-08 15:35:20 标签：pandas python 剪贴板 clipboard