金融科技:數(shù)據(jù)導(dǎo)入技術(shù)
金融科技行業(yè),我接觸的主要數(shù)據(jù)格式:
1 csv格式或者xlsx格式,輕量級的數(shù)據(jù)格式
2 SAS軟件數(shù)據(jù)格式,通過SAS軟件處理和保存的數(shù)據(jù)
3 數(shù)據(jù)庫表格數(shù)據(jù),關(guān)系數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)表
4 第三方數(shù)據(jù)API調(diào)用傳送數(shù)據(jù)json格式
金融科技行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)工作,不管是探索,還是分析,還是建模,我們要先導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
如何有效地導(dǎo)入數(shù)據(jù)呢?我的經(jīng)驗分享如下:
1 首先,清楚數(shù)據(jù)的格式
2 其次,選擇合適的技術(shù)棧
3 第三,編寫代碼導(dǎo)入數(shù)據(jù)
4 最后,數(shù)據(jù)檢視
01
導(dǎo)入csv格式或者xlxs格式數(shù)據(jù)
1.1 Python語言
使用pandas庫的read_csv函數(shù)導(dǎo)入csv和read_excel函數(shù)導(dǎo)入xlxs格式
參考代碼
import pandas as pd
germancredit1 = pd.read_csv('germancredit.csv')
germancredit2 = pd.read_excel('germancredit.xlsx')
1.2 R語言
使用readr包的read_csv函數(shù)導(dǎo)入csv格式
使用readxl包的read_excel函數(shù)導(dǎo)入xlsx數(shù)據(jù)格式
參考代碼
library(readr)
credit_data1 <- read_csv('germancredit.csv')
library(readxl)
credit_data2 <- read_excel('germancredit.xlsx')
02
SAS軟件保存的數(shù)據(jù)
2.1 Python
使用pandas庫的read_sas函數(shù)。
參考代碼
import pandas as pd
iris = pd.read_sas('iris.sas7bdat')
iris.head()
2.1 R語言
使用haven包的read_sas函數(shù)。
參考代碼
library(tidyverse)
iris_data <- read_sas('iris.sas7bdat')
iris_data %>%
slice_head(n = 10)
03
數(shù)據(jù)庫表
3.1 Python語言
使用pyodbc庫從數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)表,需要在Win系統(tǒng)或者Linux先配置好ODBC。
或者
使用針對特定數(shù)據(jù)庫讀寫操作的庫。
例如:
1 使用
psycopg2庫訪問和獲取PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表。2 使用
pyhive庫訪問和獲取大數(shù)據(jù)平臺Hive數(shù)倉的數(shù)據(jù)表
3.2 R語言
使用RODBC包從數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)表,需要在Win系統(tǒng)或者Linux先配置好ODBC。
或者
使用針對特定數(shù)據(jù)庫讀寫操作的包。
例如:
1 使用
RPostgreSQL包訪問和獲取PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表2 使用
RMySQL包訪問和獲取MYSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表
04
第三方數(shù)據(jù)返回的json格式
4.1 Python語言
使用pandas庫的read_json函數(shù)。
參考代碼
import pandas as pd
iris_data = pd.read_json('iris.json')
iris_data.head()
4.2 R語言
使用jsonlite包的fromJSON函數(shù)。
參考代碼
library(jsonlite)
iris_data <- fromJSON('iris.json')
iris_data %>% head()
數(shù)據(jù)導(dǎo)入是開始數(shù)據(jù)工作的第一步。
開個好頭,讓數(shù)據(jù)工作順利推進(jìn)。
關(guān)于金融科技行業(yè)的數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)導(dǎo)入,請?zhí)砑游业奈⑿牛黄鹩懻摗?/p>
伙伴們所在公司若有金融科技行業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)崗位的招聘,請引薦給我,謝謝。
我是陸勤,在金融科技行業(yè)從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作,也是一名終身學(xué)習(xí)者。我工作過的內(nèi)容主要包括數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備、風(fēng)控評分模型、數(shù)字營銷模型、風(fēng)控策略分析、數(shù)據(jù)建模環(huán)境構(gòu)建和維護(hù)等。我可以提供智能風(fēng)控和數(shù)字營銷的咨詢與服務(wù)。歡迎你添加我微信,一起討論金融科技的數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)人才。
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