金融科技行业，我接触的主要数据格式：

• 1 csv格式或者xlsx格式，轻量级的数据格式

• 2 SAS软件数据格式，通过SAS软件处理和保存的数据

• 3 数据库表格数据，关系数据库或者数据平台的数据表

• 4 第三方数据API调用传送数据json格式

金融科技行业的数据科学工作，不管是探索，还是分析，还是建模，我们要先导入数据。

如何有效地导入数据呢？我的经验分享如下：

• 1 首先，清楚数据的格式

• 2 其次，选择合适的技术栈

• 3 第三，编写代码导入数据

• 4 最后，数据检视

01

导入csv格式或者xlxs格式数据

1.1 Python语言

使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式
参考代码

import pandas as pd
germancredit1 = pd.read_csv('germancredit.csv')
germancredit2 = pd.read_excel('germancredit.xlsx')

1.2 R语言

使用readr包的read_csv函数导入csv格式
使用readxl包的read_excel函数导入xlsx数据格式
参考代码

library(readr)
credit_data1 <- read_csv('germancredit.csv')

library(readxl)
credit_data2 <- read_excel('germancredit.xlsx')

02

SAS软件保存的数据

2.1 Python

使用pandas库的read_sas函数。
参考代码

import pandas as pd
iris = pd.read_sas('iris.sas7bdat')
iris.head()

2.1 R语言

使用haven包的read_sas函数。
参考代码

library(tidyverse)
iris_data <- read_sas('iris.sas7bdat')
iris_data %>% 
    slice_head(n = 10)

03

数据库表

3.1 Python语言

使用pyodbc库从数据库导入数据表，需要在Win系统或者Linux先配置好ODBC。
或者
使用针对特定数据库读写操作的库。
例如：

• 1 使用psycopg2库访问和获取PostgreSQL数据库的数据表。

• 2 使用pyhive库访问和获取大数据平台Hive数仓的数据表

3.2 R语言

使用RODBC包从数据导入数据表，需要在Win系统或者Linux先配置好ODBC。
或者
使用针对特定数据库读写操作的包。
例如：

• 1 使用RPostgreSQL包访问和获取PostgreSQL数据库的数据表

• 2 使用RMySQL包访问和获取MYSQL数据库的数据表

04

第三方数据返回的json格式

4.1 Python语言

使用pandas库的read_json函数。
参考代码

import pandas as pd
iris_data = pd.read_json('iris.json')
iris_data.head()

4.2 R语言

使用jsonlite包的fromJSON函数。
参考代码

library(jsonlite)
iris_data <- fromJSON('iris.json')
iris_data %>% head()

数据导入是开始数据工作的第一步。

开个好头，让数据工作顺利推进。

关于金融科技行业的数据格式和数据导入，请添加我的微信，一起讨论。