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Python处理CSV、Excel、txt和dat文件

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简介:
本教程详细讲解了如何使用Python高效地读取与操作CSV、Excel、txt及dat格式的数据文件,涵盖常用库如pandas和openpyxl的应用。 使用Python读取txt文件的步骤通常包括打开文件、读取内容以及通过for循环输出内容。 对于CSV文件的处理方法如下: 1. 读取并解析CSV至字典 ```python import csv # 打开CSV文件 csvFile = open(rG:\训练小样本.csv, r) reader = csv.reader(csvFile) result = {} i=0 for item in reader: if reader.line_num == 1: continue result[i]=item i=i+1 # 注意:此处代码示例中未包含输出或进一步处理字典中的数据。 ``` 这段代码展示了如何使用Python的csv库读取CSV文件,并将每一行存储为一个列表,最终形成一个以数字索引的字典。

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客服
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  • PythonCSVExceltxtdat
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    本教程详细讲解了如何使用Python高效地读取与操作CSV、Excel、txt及dat格式的数据文件,涵盖常用库如pandas和openpyxl的应用。 使用Python读取txt文件的步骤通常包括打开文件、读取内容以及通过for循环输出内容。 对于CSV文件的处理方法如下: 1. 读取并解析CSV至字典 ```python import csv # 打开CSV文件 csvFile = open(rG:\训练小样本.csv, r) reader = csv.reader(csvFile) result = {} i=0 for item in reader: if reader.line_num == 1: continue result[i]=item i=i+1 # 注意:此处代码示例中未包含输出或进一步处理字典中的数据。 ``` 这段代码展示了如何使用Python的csv库读取CSV文件,并将每一行存储为一个列表,最终形成一个以数字索引的字典。
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    本课程专注于使用Python进行数据管理与分析,涵盖CSV、Excel、txt及dat格式文件的读取、写入与操作技巧。适合初学者快速掌握高效的数据处理方法。 本段落介绍了Python处理CSV、Excel、txt和dat文件的方法,具有一定的参考价值。读者可以跟随文章的指导来学习如何操作这些常见的文件格式。
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    本教程详细讲解了如何使用Python编程语言高效地读取、操作和保存CSV文件。通过具体示例深入浅出地介绍了pandas库在数据处理中的应用技巧,帮助读者掌握实用的数据分析技能。 一、Python读取csv文件说明:以Python3.x为例 # 读取csv文件方法1 ```python import csv csvfile = open(csvWrite.csv, newline=) # 打开一个文件 csvReader = csv.reader(csvfile) # 返回的可迭代类型 print(type(csvReader)) for content in csvReader: print(content) csvfile.close() # 关闭文件 ``` // 运行结果如下: ```python [编号, 网址, 关键字] [1, http:/] ```
  • PythonExcel的xlsx
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    本教程详细介绍如何使用Python进行xlsx文件的操作,包括读取、写入和修改数据,帮助用户高效管理电子表格。 在Python编程中处理Excel文件是一项常见的任务,特别是在数据分析、报告生成或自动化流程中。本段落主要探讨了如何使用Python操作xlsx格式的Excel文件,并重点介绍了`openpyxl`库的应用,这是一个支持xlsx文件的强大库。 我们不再推荐使用`xlrd`和`xlwt`库的原因是这两个库主要用于旧版xls格式的支持不足;而现代的Excel文件通常以.xlsx结尾,它们采用了不同的存储方式。因此需要像`openpyxl`这样的专门处理xlsx格式的库来满足需求。 ### 一、写入Excel文件 1. 导入必要的模块: ```python from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils import get_column_letter ``` 2. 创建Workbook对象: ```python wb = Workbook() ``` 3. 访问并操作活动的Worksheet(默认的第一个Sheet): ```python ws = wb.active ``` 4. 设置单元格值: ```python ws.cell(row=1, column=1).value = 6 ws[B1].value = 7 # 或者用这种方式设置特定位置的数据。 ``` 5. 循环写入数据: ```python for row in range(2, 11): for col in range(1, 11): ws.cell(row=row, column=col).value = get_column_letter(col) ``` 6. 使用`append()`方法添加一行新的内容: ```python ws.append([我, 你, 她]) ``` 7. 最后保存文件: ```python wb.save(filename=pathtoyourfile.xlsx) ``` ### 二、读取Excel文件 1. 加载Workbook对象: ```python from openpyxl import load_workbook # 需要先导入此函数。 wb = load_workbook(pathtoyourfile.xlsx) ``` 2. 获取Worksheet: ```python # 获得所有Sheet的名字列表 sheets = wb.sheetnames # 取第一个sheet的名称 sheet_first_name = sheets[0] # 或者直接通过名称获取工作表对象: ws = wb[sheet_first_name] ``` 3. 遍历行和列: ```python # 读取所有数据到列表中,按行输出。 for row in ws.iter_rows(): line_values = [cell.value for cell in row] # 将每行的值提取出来组成一个列表。 print(line_values) # 按照列遍历并打印每个元素: for column_cells in ws.columns: column_data = [cell.value for cell in column_cells] print(column_data) ``` 4. 通过坐标读取单元格数据: ```python print(ws[A1].value) # 根据字母和数字定位。 print(ws.cell(row=1, column=2).value) # 使用行号和列索引获取值。 ``` ### 总结 利用`openpyxl`, 我们可以方便地进行xlsx格式文件的创建、修改及读取操作。此库提供了丰富的功能,包括设置单元格样式以及处理公式等高级特性, 使得Python与Excel之间的交互变得更加灵活便捷。在实际项目开发中结合其他数据处理工具如pandas使用,则能够实现更加高效的数据管理和分析工作。
  • Pythontxt实例代码
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    本段落提供了使用Python编程语言进行TXT文件批量处理的具体示例代码。通过这些代码,用户可以高效地对大量文本数据执行自动化操作和管理任务。 通过Python对多个txt文件进行处理:读取路径、读取文件并获取文件名与路径名;根据相应的文件夹名称排序,并对每个txt文件内部的数据的某一列或某一行进行均值计算,然后将结果写入事先准备好的Excel文件中。最后关闭该Excel文件。 ```python import numpy as np import pandas as pd import os folder = D:/log/A190820C31N82 def all_files_in_a_folder_iter(folder): for root, dirs, files in os.walk(folder): ``` 这段代码主要涉及文件操作、数据处理和Excel写入功能。首先,定义了要读取的文件夹路径,并通过遍历该路径下的所有txt文件来实现对这些文本内容的操作。接下来需要进一步编写具体的函数以完成均值计算并将结果保存至指定位置的Excel表格中。