一文综述python读写csv xml json文件各种骚操作

Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。

如今,每家科技公司都在制定数据战略。他们都意识到,拥有正确的数据(干净、尽可能多)会给他们带来关键的竞争优势。数据,如果使用有效,可以提供深层次的、隐藏在表象之下的信息。

多年来,数据存储的可能格式显著增加,但是,在日常使用中,还是以CSVJSONXML占主导地位。在本文中,我将与你分享在Python中使用这三种流行数据格式及其之间相互转换的最简单方法!

CSV 数据

CSV文件是存储数据的最常见方式,你会发现,Kaggle竞赛中的大多数数据都是以这种方式存储的。我们可以使用Python内置的csv库读写CSV文件,通常,我们将数据读入一个列表中,列表中每个元素又是一个列表,代表一行数据。

观察下面的代码,当我们运行csv.reader()时,就可以访问到我们指定的CSV数据文件。而csvreader.next()函数的作用是从CSV中读取一行,每次调用它,它都会移动到下一行。我们还可以通过for row in csvreader使用for循环遍历csv的每一行。另外,最好确保每一行的列数相同,否则,在处理列表时可能会遇到一些错误。

import csv

filename = "my_data.csv"
fields = []
rows = []

# 读取csv文件
with open(filename, 'r') as csvfile:
 # 创建一个csv reader对象
 csvreader = csv.reader(csvfile)

 # 从文件中第一行中读取属性名称信息
 # fields = next(csvreader) python3.2 以上的版本使用
 fields = csvreader.next()

 # 接着一行一行读取数据
 for row in csvreader:
 rows.append(row)

# 打印前5行信息
for row in rows[:5]:
 print(row)

在Python将数据写入CSV也很容易,在一个单独的列表中设置属性名称,并将要写入的数据存储在一个列表中。这一次,我们将创建一个writer()对象,并使用它将数据写入文件,这与我们读取数据的方式非常相似。

import csv

# 属性名称
fields = ['Name', 'Goals', 'Assists', 'Shots']

# csv文件中每一行的数据,一行为一个列表
rows = [ ['Emily', '12', '18', '112'],
 ['Katie', '8', '24', '96'],
 ['John', '16', '9', '101'],
 ['Mike', '3', '14', '82']]

filename = "soccer.csv"

# 将数据写入到csv文件中
with open(filename, 'w+') as csvfile:
 # 创建一个csv writer对象
 csvwriter = csv.writer(csvfile)
 # 写入属性名称
 csvwriter.writerow(fields)

 # 写入数据
 csvwriter.writerows(rows)

当然,使用强大的pandas库将会使处理数据变得容易很多,从CSV读取和写入文件都只需要一行代码!

import pandas as pd

filename = "my_data.csv"

# 读取csv文件数据
data = pd.read_csv(filename)

# 打印前5行
print(data.head(5))

# 将数据写入到csv文件中
data.to_csv("new_data.csv", sep=",", index=False)

我们甚至可以使用pandas通过一行代码快速将CSV转换为字典列表。转换为字典列表之后,我们可以使用dicttoxml库将其转换为XML格式,我们还可以将它保存为JSON文件!

import pandas as pd
from dicttoxml import dicttoxml
import json

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Emily', 'Katie', 'John', 'Mike'],
 'Goals': [12, 8, 16, 3],
 'Assists': [18, 24, 9, 14],
 'Shots': [112, 96, 101, 82]
 }

df = pd.DataFrame(data, columns=data.keys())

# 将DataFrame转化为一个字典并且将它存储到json文件中
data_dict = df.to_dict(orient="records")
with open('output.json', "w+") as f:
 json.dump(data_dict, f, indent=4)

# 将DataFrame转化为一个字典并且将它存储到xml文件中
xml_data = dicttoxml(data_dict).decode()
with open("output.xml", "w+") as f:
 f.write(xml_data)

JSON数据

JSON提供了一种干净且易于阅读的格式,因为它维护了一个字典风格的结构。就像CSV一样,Python有一个内置的json模块,使读写变得超级容易!从上面的例子可以看到当我们读取CSV时,可以将数据以字典的形式存储,然后再将字典写入文件。

import json
import pandas as pd

# 使用json模块从json文件中读取数据
# 以字典形式存储
with open('data.json') as f:
 data_listofdict = json.load(f)

# 也可以直接使用pandas直接读取json文件
data_df = pd.read_json('data.json', orient='records')

# 将字典数据保存为json文件
# 并使用 'indent' and 'sort_keys' 格式化json文件
with open('new_data.json', 'w+') as json_file:
 json.dump(data_listofdict, json_file, indent=4, sort_keys=True)

# 也可以使用pandas将字典结构的数据保存为json文件
export = data_df.to_json('new_data.json', orient='records')

正如我们之前看到的,我们可以通过pandas或者使用Python的内置csv模块轻松地将我们的数据存储为CSV文件,而在转化为成XML时,我们使用的是dicttoxml库。

import json
import pandas as pd
import csv

# 从json文件中读取数据
# 数据存储在一个字典列表中
with open('data.json') as f:
 data_listofdict = json.load(f)

# 以列表中的字典写入倒csv文件中
keys = data_listofdict[0].keys()
with open('saved_data.csv', 'w') as output_file:
 dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
 dict_writer.writeheader()
 dict_writer.writerows(data_listofdict)

XML数据

XML有点不同于CSV和JSON。通常,CSV和JSON由于其简单性而被广泛使用。它们读、写和解释起来既简单又快捷,不需要额外的工作,而且解析JSON或CSV是非常轻量级的。

另一方面,XML往往数据量要大一些。你如果正在发送更多的数据,这意味着你需要更多的带宽、更多的存储空间和更多的运行时间。但是与JSON和CSV相比,XML确实具有一些额外的特性:你可以使用名称空间来构建和共享标准结构、更好的继承表示,以及用XML schema、DTD等表示数据的行业标准化方法。

要读取XML数据,我们将使用Python内置的XML模块的子模块ElementTree。这里,我们可以使用xmltodict库将ElementTree对象转换为字典。一旦有了字典,我们就可以像上面一样将字典换转换为CSV、JSON或pandas的 DataFrame !

import xml.etree.ElementTree as ET
import xmltodict
import json

tree = ET.parse('output.xml')
xml_data = tree.getroot()
xmlstr = ET.tostring(xml_data, encoding='utf8', method='xml')
data_dict = dict(xmltodict.parse(xmlstr))
print(data_dict)
with open('new_data_2.json', 'w+') as json_file:
 json.dump(data_dict, json_file, indent=4, sort_keys=True)
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原始发表时间:2019-07-04

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