Python文件与数据格式化实践指南.pptx

Python文件与数据格式化实践指南汇报人：XX2024-01-11Python文件操作基础数据格式化基础CSV文件处理实践JSON文件处理实践XML文件处理实践Excel文件处理实践01Python文件操作基础文件打开与关闭010203打开文件关闭文件上下文管理使用`open()`函数打开文件，并指定文件名和打开模式。使用`close()`方法关闭文件，释放资源。使用`with`语句可以自动管理文件的打开和关闭，确保文件在使用完毕后被正确关闭。文件读写模式读取模式写入模式以只读方式打开文件，使用`read()`方法读取文件内容。以写入方式打开文件，使用`write()`方法向文件中写入内容。如果文件不存在，则创建新文件；如果文件已存在，则覆盖原有内容。追加模式二进制模式以追加方式打开文件，使用`write()`方法向文件中追加内容。如果文件不存在，则创建新文件；如果文件已存在，则在文件末尾追加内容。以二进制方式打开文件，用于处理二进制数据。文件路径处理绝对路径与相对路径路径拼接绝对路径是从根目录开始的完整路径，相对路径是相对于当前工作目录的路径。使用`os.path.join()`函数可以拼接路径，确保路径的正确性。路径分解路径规范化使用`os.path.split()`函数可以分解路径，获取目录名和文件名。使用`os.path.normpath()`函数可以规范化路径，消除路径中的冗余部分。文件编码与解码编码01将文本数据转换为字节数据的过程称为编码。Python中常用的编码方式有UTF-8、ASCII等。解码02将字节数据转换为文本数据的过程称为解码。解码时需要指定正确的编码方式，否则可能导致乱码或解码错误。编码与解码函数03Python提供了`encode()`和`decode()`方法用于编码和解码操作。这些方法可以接受编码方式作为参数，例如`utf-8`、`ascii`等。02数据格式化基础数据类型与转换列表与元组有序的数据集合，用于存储多个元素，支持索引、切片和迭代等操作。字符串字典用于文本处理，支持多种字符串操作方法和格式化方式。无序的键值对集合，用于存储关联数据。整数、浮点数与布尔值数据类型转换Python中的基本数据类型，用于数学运算和逻辑判断。Python提供了多种内置函数来实现不同数据类型之间的转换，如`int()`,`float()`,`str()`等。字符串格式化旧式字符串格式化使用`%`操作符，将格式化的值插入到字符串的指定位置。str.format()方法使用大括号`{}`作为占位符，通过`format()`方法将值填充到字符串中。支持位置参数和关键字参数。f-string格式化在Python3.6及更高版本中引入的一种简洁的字符串格式化方式，通过在字符串前加上`f`或`F`来标识，并在字符串中使用花括号`{}`包裹变量或表达式。列表、元组与字典格式化列表和元组格式化通过使用列表推导式或生成器表达式等方式，对列表和元组进行迭代、过滤和转换等操作，生成符合特定格式的数据。字典格式化通过字典推导式等方式，将字典转换为其他数据结构或生成新的字典，以满足特定的数据格式要求。自定义格式化函数定义函数根据具体需求，定义接受特定输入并返回格式化后数据的函数。函数的实现可以基于Python的内置函数、第三方库或自定义逻辑。使用场景处理复杂的数据格式要求，或者在多个地方重复使用相同的格式化逻辑时，可以使用自定义格式化函数来提高代码的可读性和可维护性。03CSV文件处理实践CSV文件读写操作读取CSV文件使用Python内置的csv模块，通过创建csv.reader对象来读取CSV文件内容。可以逐行或逐列读取数据，并支持自定义分隔符、引号字符等。写入CSV文件同样使用csv模块，创建csv.writer对象来写入数据到CSV文件。可以写入单行或多行数据，支持自定义分隔符、引号字符和行结束符。CSV文件数据清洗与预处理数据清洗对于CSV文件中的缺失值、异常值和重复值等问题，可以使用pandas库进行数据清洗。例如，使用fillna()方法填充缺失值，使用drop_duplicates()方法删除重复行等。数据预处理在进行数据分析前，通常需要对数据进行一些预处理操作，如数据转换、特征提取、特征编码等。可以使用pandas库提供的各种方法来实现这些操作。CSV文件与数据库交互将CSV文件导入数据库可以使用Python的sqlite3或pymysql等库将CSV文件导入到数据库中。首先创建数据库连接和游标对象，然后使用游标执行SQL语句将数据插入到数据库中。从数据库导出CSV文件同样可以使用上述库从数据库中查询数据，并将结果导出为CSV文件。通过执行SQL查询语句获取数据，然后使用csv.writer对象将数据写入到