企业网站营销策划,如何做与别人的网站一样的,太原seo排名优化软件,做跨境电商要什么费用python处理数据文件第一步是要读取数据#xff0c;文件类型主要包括文本文件(csv、txt等)、excel文件、数据库文件、api等。下面整理下python有哪些方式可以读取数据文件。1. python内置方法(read、readline、readlines)read() #xff1a; 一次性读取整个文件内容。推荐使用…python处理数据文件第一步是要读取数据文件类型主要包括文本文件(csv、txt等)、excel文件、数据库文件、api等。下面整理下python有哪些方式可以读取数据文件。1. python内置方法(read、readline、readlines)read() 一次性读取整个文件内容。推荐使用read(size)方法size越大运行时间越长readline() 每次读取一行内容。内存不够时使用一般不太用readlines() 一次性读取整个文件内容并按行返回到list方便我们遍历具体用法可见 一文搞懂python文件读写2. 内置模块(csv)python内置了csv模块用于读写csv文件csv是一种逗号分隔符文件是数据科学中最常见的数据存储格式之一。 csv模块能轻松完成各种体量数据的读写操作当然大数据量需要代码层面的优化。csv模块读取文件# 读取csv文件import csv with open(test.csv,r) as myFile: linescsv.reader(myFile) for line in lines: print (line) csv模块写入文件import csv with open(test.csv,w) as myFile: myWritercsv.writer(myFile) # writerrow一行一行写入 myWriter.writerow([7,8,9]) myWriter.writerow([8,h,f]) # writerow多行写入 myList[[1,2,3],[4,5,6]] myWriter.writerows(myList) 3. 使用numpy库(loadtxt、load、fromfile)loadtxt方法 loadtxt用来读取文本文件(包含txt、csv等)以及.gz 或.bz2格式压缩文件前提是文件数据每一行必须要有数量相同的值。import numpy as np# loadtxt()中的dtype参数默认设置为float# 这里设置为str字符串便于显示np.loadtxt(test.csv,dtypestr)# outarray([1,2,3, 4,5,6, 7,8,9], dtypeload方法 load用来读取numpy专用的.npy, .npz 或者pickled持久化文件。import numpy as np# 先生成npy文件np.save(test.npy, np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))# 使用load加载npy文件np.load(test.npy)out:array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])fromfile方法 fromfile方法可以读取简单的文本数据或二进制数据数据来源于tofile方法保存的二进制数据。读取数据时需要用户指定元素类型并对数组的形状进行适当的修改。import numpy as npx np.arange(9).reshape(3,3)x.tofile(test.bin)np.fromfile(test.bin,dtypenp.int)# out:array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])4. 使用pandas库(read_csv、read_excel等)pandas是数据处理最常用的分析库之一可以读取各种各样格式的数据文件一般输出dataframe格式。 如txt、csv、excel、json、剪切板、数据库、html、hdf、parquet、pickled文件、sas、stata等等read_csv方法 read_csv方法用来读取csv格式文件输出dataframe格式。import pandas as pdpd.read_csv(test.csv)read_excel方法 读取excel文件包括xlsx、xls、xlsm格式import pandas as pdpd.read_excel(test.xlsx)read_table方法 通过对sep参数(分隔符)的控制来对任何文本文件读取read_json方法 读取json格式文件df pd.DataFrame([[a, b], [c, d]],index[row 1, row 2],columns[col 1, col 2])j df.to_json(orientsplit)pd.read_json(j,orientsplit)read_html方法 读取html表格read_clipboard方法 读取剪切板内容read_pickle方法 读取plckled持久化文件read_sql方法 读取数据库数据连接好数据库后传入sql语句即可read_dhf方法 读取hdf5文件适合大文件读取read_parquet方法 读取parquet文件read_sas方法 读取sas文件read_stata方法 读取stata文件read_gbq方法 读取google bigquery数据pandas学习网站 https://pandas.pydata.org/5、读写excel文件(xlrd、xlwt、openpyxl等)python用于读写excel文件的库有很多除了前面提到的pandas还有xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings等等。主要模块**xlrd库**从excel中读取数据支持xls、xlsx**xlwt库**对excel进行修改操作不支持对xlsx格式的修改**xlutils库**在xlw和xlrd中对一个已存在的文件进行修改**openpyxl**主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑**xlwings**对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作**xlsxwriter**用来生成excel表格插入数据、插入图标等表格操作不支持读取**Microsoft Excel API**需安装pywin32直接与Excel进程通信可以做任何在Excel里可以做的事情但比较慢6. 操作数据库(pymysql、cx_Oracle等)python几乎支持对所有数据库的交互连接数据库后可以使用sql语句进行增删改查。主要模块**pymysql**用于和mysql数据库的交互**sqlalchemy**用于和mysql数据库的交互**cx_Oracle**用于和oracle数据库的交互**sqlite3**内置库用于和sqlite数据库的交互**pymssql**用于和sql server数据库的交互**pymongo**用于和mongodb非关系型数据库的交互**redis、pyredis**用于和redis非关系型数据库的交互使用参考地址 https://blog.csdn.net/a87b01c14/article/details/51546727关于如何使用python连接mysql pymysql操作实例
