Python对CSV、Excel、txt、dat文件的处理

发布时间：2020-10-12 09:34:41 作者：rosefun96
来源：脚本之家阅读：139

python读取txt文件：(思路：先打开文件，读取文件，最后用for循环输出内容)

1、读取

1.1基于python csv库

#3.读取csv至字典x,y
import csv
# 读取csv至字典
csvFile = open(r'G:\训练小样本.csv', "r")
reader = csv.reader(csvFile)
#print(reader)
# 建立空字典
result = {}
i=0
for item in reader:
 if reader.line_num==1:
 continue
 result[i]=item
 i=i+1
# 建立空字典 
j=0
xx={}
yy={}
for i in list(range(29)):
 xx[j]=result[i][1:-1]
 yy[j]=result[i][-1]
 # print(x[j])
 # print(y[j])
 j=j+1
csvFile.close()
##3.1字典转换成list
X=[]
Y=[]
for i in xx.values():
 X.append(i)
for j in xx.values():
 X.append(j)

改进的CSV读取，直接从CSV文件读取到 list：

#加载数据 
def loadCSV(filename): 
 dataSet=[] 
 with open(filename,'r') as file: 
 csvReader=csv.reader(file) 
 for line in csvReader: 
 dataSet.append(line) 
 return dataSet

读取的方式，是一行一行读取。

1.2 pandas读取

import pandas as pd
test_df = pd.read_excel(r'G:\test_linearRegression.xlsx')

2、写入

import csv
#程序三
with open(r'G:\0pythonstudy\chengxu\test.csv','w',newline='') as myFile: 
 myWriter=csv.writer(myFile) 
 myWriter.writerow([7,'g']) 
 myWriter.writerow([8,'h']) 
 myList=[[1,2,3],[4,5,6]] 
 myWriter.writerows(myList) 
# myFile.close()
with open(r'G:\0pythonstudy\chengxu\test.csv',"r") as data:
 result=csv.reader(data)
 for item in result:
 print(item)

写入，如果纯用 open(r'G:\0pythonstudy\chengxu\test.csv','w'),就会出现多出一空行。

二、Excel文件处理

1、读取
方法一：

使用Python的 xlrd包。

#1、导入模块
import xlrd
#2、打开Excel文件读取数据
data = xlrd.open_workbook('test_data.xlsx')
# print('data',data)
#3、使用技巧
#获取一个工作表
table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取
# print('table',table)
print(table.nrows)#table 行数
print(table.ncols)
table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取
# print('table',table)
table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取
# 获取整行和整列的值（数组）
i=1
print(table.row_values(i))#获得第i行数据
print(table.col_values(i))#获得第i列数据

运行结果：

9
2
[2.0, 6.0]
[5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0]

方法二：

或者，可以把Excel文件转换成csv格式文件，直接修改后缀名，好像会出错，还是建议另存为修改成csv文件。

方法三：
使用pandas包

import pandas as pd
test_df = pd.read_excel(r'G:\test.xlsx')

pandas 读取为dataframe格式，其中dataframe.values是nparray格式，nparray.tolist()是python list 格式。

注意：pandas和 xlrd的区别在于，pandas会把第一行和第一列作为索引的表头；xlrd则会把所有的数据都读取，没有索引表头一说。

三、dat文件处理

把.dat文件修改成.txt格式文件。
这里可以参考 python批量更改文件后缀名一文。

四、txt文件处理

a = numpy.loadtxt('odom.txt')

a [[ 2.49870000e-01
 2.50250000e-01
 [ 3.64260000e+03
 3.72430000e+03
 [ 4.53960000e+03
 4.50590000e+03
 ...,
 [ 4.74110000e+01
 4.89660000e+01
 [ 4.10930000e+01
 4.20480000e+01
 [ 1.83510000e+01
 1.68250000e+01
a.shape (52, 500)

fp = open('test.txt','r')
lines = fp.readlines()
fp.close()
for line in lines：
 username = line.split(',')[0]
 password = line.split(',')[1]

注：第一句是以只读方式打开文本文件；第二个是读取所有行的数据(read：读取整个文件；readline：读取一行数据)；最后一定要关闭文件。最终会返回一个列表，通过for循环可以一个个的读取其中的数据。如username,password。这时候通过split方法进行分割，最终可以得到username password，这样就可以在自动化里面做参数化了。

python读取CSV文件

import csv
date =csv.reader(open('test.csv','r'))
for test in date:
 print test
 print test[0]

注：需要先导入csv包，然后通过reader方法读取内容，最终会返回一个列表。想选择某一列数据，只需要制定列表下标即可

python读取excel

需要先安装xlrd模块

账号

密码

备注

import xlrd
book=xlrd.open_workbook(data_dirs()+'/system.xlsx')
sheet=book.sheet_by_index(0)
print sheet.cell_value(0,2)

注：（0,2）表示第二行第三列的数据，也就是：备注

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对亿速云的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

Python对CSV、Excel、txt、dat文件的处理

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