python读取和保存为excel、csv、txt文件及对DataFrame文件的基本操作指南
目录
- 一、对excel文件的处理
- 1.读取excel文件并将其内容转化DataFrame和矩阵形式
- 2.将数据写入xlsx文件
- 3.将数据保存为xlsx文件
- 4.使用excel对数据进行处理的缺点
- 二、对csv文件的处理
- 1.读取csv文件并将其内容转化为DataFrame形式
- 2.将DataFrame保存为csv文件
- 3.优缺点
- 三、对txt文件的处理
- 1.读取txt文件
- 2.将数据写入txt文件
- 3.将数据保存到txt文件
- 四、对DataFrame文件的基本操作
- 1.DataFrame的创建
- 1.1根据字典创建
- 1.2读取文件
- 2.DataFrame轴的概念
- 3.DataFrame一些性质
- 3.1索引、切片
- 3.2修改数据
- 3.3算数运算
- 3.4函数应用和映射
- 3.5排序和排名
- 3.6汇总和计算描述统计
- 3.7处理缺失数据
- Dataframe中的Series是什么?
- 总结
一、对excel文件的处理
1.读取excel文件并将其内容转化DataFrame和矩阵形式
①将excel转化为dataframe格式
data_file = 'Pre_results.xlsx' # Excel文件存储位置 D = pd.read_excel('Pre_results.xlsx') print(D)
②将excel转化为矩阵格式
首先要说明的一点是,同一个矩阵中所有元素必须是同一类型。
例如,生成矩阵时,我们可以为矩阵指定类型dtype=str、int、float等。
# 生成一个2×2的类型为str的矩阵 import numpy as np datamatrix = np.zeros((2, 2),dtype = str) print(datamatrix)
可见,在这个矩阵中的元素都是str类型。
代码实战:
首先看一下我们要处理的excel文件的内容。
下面直接上代码。
import numpy as np import xlrd def import_excel_matrix(path): table = xlrd.open_workbook(path).sheets()[0] # 获取第一个sheet表 row = table.nrows # 行数 #print(row) col = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((row, col),dtype = float) # 生成一个nrows行*ncols列的初始矩阵,在excel中,类型必须相同,否则需要自己指定dtype来强制转换。 for i in range(col): # 对列进行遍历 向矩阵中放入数据 #print(table.col_values(i)) #是矩阵 cols = np.matrix(table.col_values(i)) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 #print(cols) #cols = float(cols) datamatrix[:, i] = cols # 按列把数据存进矩阵中 return datamatrix data_file = 'to_matrix.xlsx' # Excel文件存储位置 data_matrix = import_excel_matrix(data_file) print(data_matrix)
运行结果:
2.将数据写入xlsx文件
# 1.导入openpyxl模块 import openpyxl # 2.调用Workbook()方法 wb = openpyxl.Workbook() # 3. 新建一个excel文件,并且在单元表为"sheet1"的表中写入数据 ws = wb.create_sheet("sheet1") # 4.在单元格中写入数据 # ws.cell(row=m, column=n).value = *** 在第m行n列写入***数据 ws.cell(row=1, column=1).value = "时间" ws.cell(row=1, column=2).value = "零食" ws.cell(row=1, column=3).value = "是否好吃" # 5.保存表格 wb.save('嘿嘿.xlsx') print('保存成功!')
3.将数据保存为xlsx文件
import xlwt workbook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8') booksheet=workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True) DATA=(('学号','姓名','年龄','性别','成绩'), ('1001','A','11','男','12'), ('1002','B','12','女','22'), ('1003','C','13','女','32'), ('1004','D','14','男','52'),) for i,row in enumerate(DATA): for j,col in enumerate(row): booksheet.write(i,j,col) workbook.save('grade.xls')
4.使用excel对数据进行处理的缺点
只能一行一行的读出和写入,且矩阵形式只可以存放相同类型的数据,效率不高。
二、对csv文件的处理
1.读取csv文件并将其内容转化为DataFrame形式
import pandas as pd df = pd.read_csv('to_df.csv') #,nrows =6) nrows=6表示只读取前六行数据 print(df)
2.将DataFrame保存为csv文件
df.to_csv('df_to_csv.csv')
3.优缺点
①CSV是纯文本文件,excel不是纯文本,excel包含很多格式信息在里面。
②CSV文件的体积会更小,创建分发读取更加方便,适合存放结构化信息,比如记录的导出,流量统计等等。
③CSV文件在windows平台默认的打开方式是excel,但是它的本质是一个文本文件。
④csv文件只有一个sheet,太多的表不易保存,注意命名规范。
三、对txt文件的处理
1.读取txt文件
f=open('data.txt') print(f.read())
2.将数据写入txt文件
注意不能将DataFrame写入txt文件,只能写入字符串。
f = open('data.txt','w', encoding='utf-8') #打开文件,若文件不存在系统自动创建 #w只能写入操作 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,如果文件中有数据,再次写入内容,会把原来的覆盖掉 f.write('hello world! = %.3f' % data) #write写入 f.writelines(['hello!\n']) #writelines 将列表中的字符串写入文件 但不会换行 参数必须是一个只存放字符串的列表 f.close() #关闭文件
3.将数据保存到txt文件
save_path= 'save.txt' np.savetxt(save_path, data, fmt='%.6f')
四、对DataFrame文件的基本操作
1.DataFrame的创建
①DataFrame是一种表格型数据结构,(每一列的数据类型可以不同,而矩阵必须相同)它含有一组有序的列,每列可以是不同的值。
②DataFrame既有行索引,也有列索引,(调用其值时用)它可以看作是由Series组成的字典,不过这些Series公用一个索引。
③DataFrame的创建有多种方式,可以根据dict进行创建,也可以读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。
1.1根据字典创建
data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], 'year':[2000,2001,2002,2001,2002], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9] } frame = pd.DataFrame(data) frame #输出 pop state year 0 1.5 Ohio 2000 1 1.7 Ohio 2001 2 3.6 Ohio 2002 3 2.4 Nevada 2001 4 2.9 Nevada 2002
DataFrame的行索引是index,列索引是columns,我们可以在创建DataFrame时指定索引的值:
frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt']) frame2 #输出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 NaN two 2001 Ohio 1.7 NaN three 2002 Ohio 3.6 NaN four 2001 Nevada 2.4 NaN five 2002 Nevada 2.9 NaN
使用嵌套字典也可以创建DataFrame,此时外层字典的键作为列,内层键则作为索引:
pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}} frame3 = pd.DataFrame(pop) frame3 #输出 Nevada Ohio 2000 NaN 1.5 2001 2.4 1.7 2002 2.9 3.6
我们可以用index,columns,values来访问DataFrame的行索引,列索引以及数据值,数据值返回的是一个二维的ndarray
frame2.values frame2.values[0,1]
1.2读取文件
读取文件生成DataFrame最常用的是read_csv,read_table方法。该方法中几个重要的参数如下所示:
其他创建DataFrame的方式有很多,比如我们可以通过读取mysql或者mongoDB来生成,也可以读取json文件等等,这里就不再介绍。
2.DataFrame轴的概念
在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念,这里先给大家一个直观的印象,我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法,axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法。
3.DataFrame一些性质
3.1索引、切片
我们可以根据列名来选取一列,返回一个Series:
frame2['year'] #索引列名
索引多列
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = ['Ohio','Colorado','Utah','New York'],columns=['one','two','three','four']) data[['two','three']]
索引多行
data[:2] #第一行和第二行 #输出 one two three four Ohio 0 1 2 3 Colorado 4 5 6 7
索引时,如果要是用标签,最好使用loc方法,如果使用下标,最好使用iloc方法。
data.loc['Colorado',['two','three']] #输出 two 5 three 6 Name: Colorado, dtype: int64 data.iloc[0:3,2] #输出 Ohio 2 Colorado 6 Utah 10 Name: three, dtype: int64
3.2修改数据
可以使用一个标量修改DataFrame中的某一列,此时这个标量会广播到DataFrame的每一行上。
data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], 'year':[2000,2001,2002,2001,2002], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9] } frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt']) frame2 frame2['debt']=16.5
也可以使用一个列表来修改,不过要保证列表的长度与DataFrame长度相同:
frame2.debt = np.arange(5)
可以使用一个Series,此时会根据索引进行精确匹配:
val = pd.Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=['two','four','five']) frame2['debt'] = val
3.3算数运算
DataFrame在进行算术运算时会进行补齐,在不重叠的部分补足NA
df1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado']) df2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns = list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon']) df1 + df2
3.4函数应用和映射
numpy的元素级数组方法,也可以用于操作Pandas对象:
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado']) np.abs(frame)
另一个常见的操作是,将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。
f = lambda x:x.max() - x.min() frame.apply(f)
3.5排序和排名
对于DataFrame,sort_index可以根据任意轴的索引进行排序,并指定升序降序
frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index=['three','one'],columns=['d','a','b','c']) frame.sort_index()
DataFrame也可以按照值进行排序:
#按照任意一列或多列进行排序 frame.sort_values(by=['a','b'])
3.6汇总和计算描述统计
DataFrame中的实现了sum、mean、max等方法,我们可以指定进行汇总统计的轴,同时,也可以使用describe函数查看基本所有的统计项:
df = pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two']) df.sum(axis=1) #输出 one 9.25 two -5.80 dtype: float64 #Na会被自动排除,可以使用skipna选项来禁用该功能 df.mean(axis=1,skipna=False) #输出 a NaN b 1.300 c NaN d -0.275 dtype: float64 #idxmax返回间接统计,是达到最大值的索引 df.idxmax() #输出 one b two d dtype: object #describe返回的是DataFrame的汇总统计 #非数值型的与数值型的统计返回结果不同 df.describe()
DataFrame也实现了corr和cov方法来计算一个DataFrame的相关系数矩阵和协方差矩阵,同时DataFrame也可以与Series求解相关系数。
frame1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),index=list('abc'),columns=list('abc')) frame1.corr frame1.cov() #corrwith用于计算每一列与Series的相关系数 frame1.corrwith(frame1['a'])
3.7处理缺失数据
Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个:
- isnull方法用于判断数据是否为空数据;
- fillna方法用于填补缺失数据;
- dropna方法用于舍弃缺失数据。
上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame,对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改,使用inplace参数:
data = pd.DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6.5,3]]) data.dropna() #输出 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0
对DataFrame来说,dropna方法如果发现缺失值,就会进行整行删除,不过可以指定删除的方式,how=all,是当整行全是na的时候才进行删除,同时还可以指定删除的轴。
data.dropna(how='all',axis=1,inplace=True) data #输出 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0 1 1.0 NaN NaN 2 NaN NaN NaN 3 NaN 6.5 3.0
DataFrame填充缺失值可以统一填充,也可以按列填充,或者指定一种填充方式:
data.fillna({1:2,2:3}) #输出 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0 1 1.0 2.0 3.0 2 NaN 2.0 3.0 3 NaN 6.5 3.0 data.fillna(method='ffill') #输出 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0 1 1.0 6.5 3.0 2 1.0 6.5 3.0 3 1.0 6.5 3.0
Dataframe中的Series是什么?
1、series与array类型的不同之处为series有索引,而另一个没有;series中的数据必须是一维的,而array类型不一定
2、可以把series看成一个定长的有序字典,可以通过shape,index,values等得到series的属性
其他文件的操作 文件复制操作
import shutil shutil.copyfile(dir1,dir2)
如果路径不存在创建路径
if not os.path.exists(datapath): os.mkdir(datapath)
查看当前目录下内容
import os all_files = os.listdir(os.getcwd()) print(all_files)
filenames = os.listdir(os.curdir) #获取当前目录中的内容 print(filenames)
总结
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