在本章中，你會學到如何從各種類型的純文字檔將資料匯入 Python。純文字檔是簡單且常見的資料儲存形式。你已經學過如何使用 NumPy 與 pandas——本章會教你如何用這些套件匯入純文字檔，並自訂匯入行為。

歡迎加入本課程！

匯入整個純文字檔

逐行匯入文字檔

扁平檔在資料科學中的重要性

小測驗：什麼是平面檔案（flat files）？

為什麼我們喜歡平面檔與 Python 之禪

使用 NumPy 匯入平面檔案

自訂你的 NumPy 匯入行為

匯入不同的資料型別

使用 pandas 匯入平面檔案

使用 pandas 將扁平檔案匯入為 DataFrame（1）

使用 pandas 將平面檔案匯入為 DataFrame（2）

自訂你的 pandas 匯入設定

關於資料匯入的最後總結

導論與純文字檔

你已經學會匯入純文字檔，但作為資料科學家，你還可能需要處理許多其他檔案類型。本章將帶你從多種重要的檔案格式匯入資料。包含 pickled 檔、Excel 試算表、SAS 與 Stata 檔、HDF5 檔（用來儲存大量數值資料），以及 MATLAB 檔。

其他檔案類型導論

不再那麼「平面」了

載入 pickled 檔案

列出 Excel 檔的工作表

從 Excel 檔案匯入工作表

自訂試算表匯入

使用 pandas 匯入 SAS／Stata 檔案

如何匯入 SAS7BDAT

匯入 SAS 檔案

使用 read_stata 匯入 Stata 檔案

匯入 Stata 檔案

匯入 HDF5 檔案

使用 File 匯入 HDF5 檔案

使用 h5py 匯入 HDF5 檔案

從你的 HDF5 檔案擷取資料

匯入 MATLAB 檔案

載入 .mat 檔案

在 Python 中查看 .mat 的結構

從其他檔案類型匯入資料

在本章中，你會學到如何從關聯式資料庫擷取有意義的資料，這是每位資料科學家的重要技能。你將認識關聯式模型、學會撰寫 SQL 查詢、篩選與排序 SQL 記錄，並透過合併資料表來進行進階查詢。

關聯式資料庫導論

小測驗：關聯式模型

在 Python 中建立資料庫引擎

建立資料庫引擎

資料庫裡有哪些資料表？

在 Python 中查詢關聯式資料庫

SQL 查詢的 Hello World！

自訂 SQL 查詢的 Hello World

使用 SQL 的 WHERE 篩選資料庫記錄

使用 ORDER BY 排序你的 SQL 紀錄

直接使用 pandas 查詢關聯式資料庫

Pandas 與 SQL 查詢的 Hello World！

用 pandas 進行更複雜的查詢

進階查詢：運用資料表之間的關係

SQL 的威力在於資料表之間的關係：INNER JOIN

篩選你的 INNER JOIN

最後的想法

在 Python 中操作關聯式資料庫

LIGO (HDF5)

MNIST

Battledeath (XLSX)

Chinook (SQLite)

Course Glossary

Sales (SAS7BDAT)

Seaslugs

Gene expressions (MATLAB)

Titanic

Extent of infectious diseases (DTA)

身為資料科學家，你需要清理資料、整理與轉換、視覺化、建立預測模型，並解讀這些模型。不過在此之前，你得先學會如何把資料匯入 Python。本課程會帶你學習多種在 Python 中匯入資料的方法：從 .txt 與 .csv 等純文字檔；從其他軟體原生的檔案，如 Excel 試算表、Stata、SAS 與 MATLAB 檔；以及從 SQLite 與 PostgreSQL 等關聯式資料庫。

影片包含即時字幕，你可以點選影片左下角的「Show transcript」來顯示。
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若要獲得 CPE 學分，你需要完成本課程，並在合格的測驗中達到 70% 的分數。你可以點擊右側的 CPE 學分提示前往該測驗。

Intermediate Python

您將學習多種方法將資料讀入Python：從CSV等平面文件到Excel電子表格及SQLite和PostgreSQL資料庫。

Python 資料匯入入門

掌握如何將資料從 Excel、SQL、SAS 及網頁等多種來源匯入 Python。

關聯式資料庫導論

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