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Python读取CSV和Excel

当下 ║ 2019.1.1 人生苦短,我们都要用Python,不定期更新Python相关知识点 知识点 CSV 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号...特点 读取出的数据一般为字符类型,如果是数字需要人为转换为数字 以行为单位读取数据 列之间以半角逗号或制表符为分隔,一般为半角逗号 一般为每行开头不空格,第一行是属性列,数据列之间以间隔符为间隔无空格,...1普通方法读取: with open("fileName.csv") as file: for line in file: print line 2用CSV标准库读取: import...csv csv_reader = csv.reader(open("fileName.csv")) for row in csv_reader: print row 3用pandas读取:...",sep=",") print data Excel python 读写 Excel文件 用xlrd和xlwt读写excel 首先下载安装xlrd和xlwt这两个库。

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    python中如何打开csv文件_python如何读取csv文件

    python如何读取csv文件,我们这里需要用到python自带的csv模块,有了这个模块读取数据就变得非常容易了。...工具/原料 python3 方法/步骤 1这里以sublime text3编辑器作为示范,新建一个文档。 2我们可以先确认CSV文档是否可以正确打开。并且放在同一个文件夹里面。...3import csv 这是第一步要做的,就是调用csv模块。 4import csv file = open(‘data.csv’) 我们先打开这个csv文档,并且放入变量。...7print(list(reader)[1]) 用序号的形式就可以读取某一个数据。...END 注意事项 读取的时候可以根据数据内容定制FOR循环 经验内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士。

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    python文件操作步骤_python读取csv文件

    ,size限制最多读取的字符数,size=-1时没有限制,读取全部内容 redline(size=-1):读取到换行符或文件尾并返回单行字符串,如果已经到文件尾,则返回一个空字符串,size是限制读取的字符数...,size=-1时没有限制 readlines(hint=-1):读取文件数据到一个字符串列表中,每一个行数据是列表的一个元素,hint是限制读取的行数,hint=-1时没有限制 write(s):将字符串...,size限制最多读取的字节数,size=-1时没有限制,读取全部字节 redline(size=-1):从文件中读取并返回一行,size是限制读取的字节数,size=-1时没有限制 readlines...):向文件中写入一个列表,不添加行分隔符,因此通常为每一行末尾提供行分隔符 flush():刷新写缓冲区,数据会写入到文件中 os模块 Python对文件的操作是通过文件对象实现的,如删除文件、修改文件名...,创建目录,删除目录和遍历目录,可以通过Python的os模块实现 os.rename(src, dst):修改文件名,src是源文件,dst是目标文件,它们都可以是相对路径或者绝对路径 os.remove

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    如何同时多个文本文件读取数据

    在很多时候,需要对多个文件进行同样的或者相似的处理。例如,你可能会从多个文件中选择数据子集,根据多个文件计算像总计和平均值这样的统计量。...基于这种情况,今天就使用Python语言,编写一个命令行小工具。来读取多个文件中的数据。 具体操作分为以下几步: (1)要读取多个文件,需要我们创建多个文本文件。...开始编写程序: import sys,glob,os print("开始读取文件:") input_path = sys.argv[1] for input_path in glob.glob(os.path.join...file_reader: for row in file_reader: print("{}".format(row.strip())) print("所有文件数据读取完毕...") 运行程序: $ python batch_read_script.py ./ 运行结果: data 2019 javascript vue react hello world 学会这项技术的一个巨大好处是它可以规模化扩展

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs...对于多文件正在准备中 本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv sep : str, default ‘,’ 指定分隔符。如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。...对于大文件来说数据集中没有空值,设定na_filter=False可以提升读取速度。...1.使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数; 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数; 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates...List of Python standard encodings dialect : str or csv.Dialect instance, default None 如果没有指定特定的语言,如果sep

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs...对于多文件正在准备中 本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv sep : str, default ‘,’ 指定分隔符。如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。...对于大文件来说数据集中没有空值,设定na_filter=False可以提升读取速度。...1.使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数; 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数; 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates...List of Python standard encodings dialect : str or csv.Dialect instance, default None 如果没有指定特定的语言,如果sep

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    Python数据分析之读取文件读取CSV读取Excel读取MySQL读取MongoDB

    Python的数据分析,大部分的教程都是想讲numpy,再讲Dataframe,再讲读取文件。但我看书的时候,前面二章看的实在头晕,所以,我们还是通过读取文件来开始我们的Python数据分析吧。...读取CSV 读取csv通过read_csv读取 import pandas as pd zhuanti = pd.read_csv(open('C:/Users/luopan/Desktop/xiaozhu.csv...设置第一列为索引 import pandas as pd zhuanti1 = pd.read_csv(open('C:/Users/luopan/Desktop/xiaozhu.csv',encoding...跳过前2行 import pandas as pd zhuanti3 = pd.read_csv(open('C:/Users/luopan/Desktop/xiaozhu.csv',encoding=...读取Excel 利用read_excel读取excel文件 import pandas as pd test = pd.read_excel('C:/Users/luopan/Desktop/test.xlsx

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    Python同时调用多个列表

    如果你有多个列表,想要同时迭代它们,可以使用zip()函数。zip()函数可以将多个可迭代对象合并成一个元组的迭代器,然后你可以在循环中使用它。...问题背景当需要在Python脚本中避免重复相同任务时,可以使用for循环来遍历列表。但是,如果有多个列表需要遍历,则需要逐个遍历它们,这会造成代码冗余。...例如,以下代码重复地遍历了多个列表:catlist1 = ['s0.05-k5-a1.0' , 's0.05-k5-a3.0' , 's0.05-k5-a7.0' , 's0.05-k5-a10.0'...解决方案可以使用Python的itertools.chain.from_iterable()函数来将多个列表扁平化,然后可以使用for循环来遍历这个扁平化的列表。...a3.0s0.07-k5-a7.0s0.07-k5-a10.0s0.07-k7-a1.0s0.07-k7-a3.0s0.07-k7-a7.0s0.07-k7-a10.0这样,即使列表的长度不同,你也可以同时迭代它们

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