python數(shù)據(jù)分析之文件讀取詳解
前言：
如果你使用的是Anaconda中的Jupyter，則不需要下載Pands和Numpy庫；如果你使用的是pycharm或其他集成環(huán)境，則需要Pands和Numpy庫
一·Numpy庫中操作文件
1.操作csv文件
import numpy as np
a=np.random.randint(0,10,size=(3,4))
np.savetext("score.csv"，a，deliminter=",")
a:自己隨便創(chuàng)建的數(shù)組,deliminter:分隔符，score:要讀取的文件名
或者
import numpy as np
data=np.loadtxt("score.csv",delimiter=",",skiprows=1,dtype=str)
skiprows:跳過第一行,dtype:數(shù)據(jù)讀出的類型為字符型
2.在pycharm中操作csv文件
import csv
with open("score.csv",'r')as fp:
reader=csv.reader(fp)
for x in reader:
print(x)
reader:迭代器
3.其他情況(.npy類型文件)
import numpy as np
c=np.random.randint(0,10,size=(2,3))
np.save("文件名",c)
c1=np.load("文件名.npy")
二·Pandas庫中操作文件
1.操作csv文件
import pandas as pd
df=pd.read_csv("exl.csv")
或者
import pandas as pd
pd.read_table("exl.csv",sep=',')
sep:分隔符
2.從剪貼板上復(fù)制數(shù)據(jù)
import pandas as pd BS=pd.read_clipboard
3.讀取excel或xlsx文件
import pandas as pd
df=read_excel("exl.xlsx")
三·補(bǔ)充
1.常用
import osos.chdir()
chdir()中寫上你想讀取文件的目錄,表示將目錄轉(zhuǎn)化到你想讀取文件的目錄.
2.pandas中讀取文件的函數(shù)
read_csv? 從文件，URL,文件型對(duì)象中加載帶分隔符的數(shù)據(jù)。默認(rèn)分隔符為逗號(hào)
read_table? ?同上，但默認(rèn)分隔符為制表符（“t”）
read_fwf? 讀取定寬列格式數(shù)據(jù)（無分隔符）
read_clipboard? 讀取剪貼板中的數(shù)據(jù)
read_excel? 從Excel 或xlsx文件中讀取表格數(shù)據(jù)
read_hdf? ?讀取pandas寫的HDF5文件
read_html? 讀取html文檔中的所以表格
read_json? ? 讀取json字符串中的數(shù)據(jù)
read_msgpack 二進(jìn)制格式編碼的pandas數(shù)據(jù)
read_pickle? 讀取python pickle 格式中存儲(chǔ)的任意對(duì)象
read_sas? ?讀取存儲(chǔ)于SAS系統(tǒng)自定義存儲(chǔ)格式為SAS數(shù)據(jù)集
read_sql? ?讀取SQL查詢結(jié)果為pandas的DataFrame
read_stata 讀取stata文件格式的數(shù)據(jù)集
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python數(shù)據(jù)分析之文件讀取詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python文件讀取內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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