Python将列表数据写入文件（txt, csv，excel）

python提供了大量的库,可以非常方便的进行各种操作,现在把python中实现读写csv文件的方法使用程序的方式呈现出来. 在编写python程序的时候需要csv模块或者pandas模块,其中csv模块使不需要重新下载安装的,pandas模块需要按照对应的 python版本安装. 在python2环境下安装pandas的方式是: sudo pip install pandas 在python3环境下安装pandas的方式是: sudo pip3 install pandas 1.使用csv读写

前言 有些人看到这个问题觉得不是问题,是嘛,不就是df.col[]函数嘛,其实忽略了一个重点,那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程,因为如果在面临亿万级别的大规模数据,得到的结果就是boom,boom,boom. 我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows,一个代表你要读几行,一个代表你从哪开始读,这就可以了,比如从第3行读取4个 示例代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],

python对csv文件追加写入列,具体内容如下所示: 原始数据 [外链图片转存失败(img-zQSQWAyQ-1563597916666)(C:\Users\innduce\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1557663419920.png)] import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r'平均值.csv') print(data.columns)#获取列索引值 dat

字符串常用方法 # 去掉左右空格 'hello world'.strip() # 'hello world' # 按指定字符切割 'hello world'.split(' ') # ['hello','world'] # 替换指定字符串 'hello world'.replace(' ','#') # 'hello#world' csv模块 作用:将爬取的数据存放到本地的csv文件中 使用流程 导入模块 打开csv文件 初始化写入对象 写入数据(参数为列表) import csv with o

这篇文章主要介绍了Python拆分大型CSV文件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # @FileName :Test.py # @Software PyCharm import os import pandas as pd # filename为文件路径,file_num为拆分后的文件行数 # 根据是否有表头执行不同程序,默认有表头

本文实例为大家分享了三种方式使用python写数据到csv或xlsx文件,供大家参考,具体内容如下 第一种:使用csv模块,写入到csv格式文件 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open("my.csv", "a", newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["URL", "predict", "

如下所示: import glob import time import csv csvx_list = glob.glob('*.csv') #打开文件夹下全部的CSV文件 print('总共发现%s个CSV文件'% len(csvx_list)) time.sleep(2) print('正在处理............') for i in csvx_list: #i既是正在处理的文件名 csvfile = open(i, encoding='utf-8') csvreader = csv

Windows下的分隔符默认的是逗号,而MAC的分隔符是分号.拿到一份用分号分割的CSV文件,在Win下是无法正确读取的,因为CSV模块默认调用的是Excel的规则. 所以我们在读取文件的时候需要添加分割符变量. import csv import os cwd = os.getcwd() print ("Current folder is %s" % (cwd) ) csvfile = open( cwd + '\data\eclipse\change-metrics.csv','r

写入txt文件 def text_save(filename, data):#filename为写入CSV文件的路径,data为要写入数据列表. file = open(filename,'a') for i in range(len(data)): s = str(data[i]).replace('[','').replace(']','')#去除[],这两行按数据不同,可以选择 s = s.replace("'",'').replace(',','') +'\n' #去除单引号,

python将文件写入文件并保存的方法: 使用python内置的open()函数将文件打开,用write()函数将数据写入文件,最后使用close()函数关闭并保存文件,这样就可以将数据写入文件并保存了. 示例代码如下: file = open("ax.txt", 'w') file.write('hskhfkdsnfdcbdkjs') file.close() 执行结果: 内容扩展: python将字典中的数据保存到文件中 d = {'a':'aaa','b':'bbb'} s =

一.读写txt文件 1.打开txt文件 file_handle=open('1.txt',mode='w') 上述函数参数有(1.文件名,mode模式) mode模式有以下几种: #w 只能操作写入 r 只能读取 a 向文件追加 #w+ 可读可写 r+可读可写 a+可读可追加 #wb+写入进制数据 #w模式打开文件,如果而文件中有数据,再次写入内容,会把原来的覆盖掉 2.向文件写入数据 第一种写入方式: # 2.1 write 写入 #\n 换行符 file_handle.write('hell

目录 一.write()方法 二.writelines() 方法 三.print() 函数 四.使用 csv 模块 五.使用 json 模块 一.write()方法 使用 write() 方法:使用 open() 函数打开文件,然后使用 write() 方法将内容写入文件.例如: with open('example.txt', 'w') as f: f.write('Hello, world!') open() 函数是 Python 内置的用于打开文件的函数,其常用的参数及其含义如下: 1.f

本文讲解如何用java实现把数据库的数据写入到txt中 并实现类似下载软件的样子在网页中弹出下载. package datatest; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.ResultSet; import java.sql.S

直接贴代码啦: #coding=utf-8 import pandas as pd def arff_to_csv(fpath): #读取arff数据 if fpath.find('.arff') <0: print('the file is nott .arff file') return f = open(fpath) lines = f.readlines() content = [] for l in lines: content.append(l) datas = [] for c i

numpy数据保存到文件 Numpy提供了几种数据保存的方法. 以3*4数组a为例: 1. a.tofile("filename.bin") 这种方法只能保存为二进制文件,且不能保存当前数据的行列信息,文件后缀不一定非要是bin,也可以为txt,但不影响保存格式,都是二进制. 这种保存方法对数据读取有要求,需要手动指定读出来的数据的的dtype,如果指定的格式与保存时的不一致,则读出来的就是错误的数据. b = numpy.fromfile("filename.bin&quo

本文实例讲述了Python实现将数据写入netCDF4中的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: nc文件为处理气象数据文件.用户可以去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 搜索netCDF4,下载相应平台的whl文件,使用pip安装即可. 这里演示的写入数据操作代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np ''' 输入的data的shape=(627,652) ''' def write_to_