3.2 数据读写电子课件.pptx

3.2数据读写

学习目标2.读写csv文件1.读写xls或xlsx文件3.读写txt文本文件4.读写json文件5.读写MySQL数据库文件

3.2.1读写xls或xlsx文件

Python操作xls及xlsx文件可使用xlrd、xlwt、openpyxl等库,其中xlrd用于读取xls及xlsx文件，而xlwt是用于写入.xls文件的，openpyxl则可用于读写xlsx文件。pandas对这三个库进行了封装，可以很方便的读写Excel文件，也支持xls和xlsx等格式。但是，在使用pandas的方法之前，需要先安装它们，如下所示:01condainstallxlrd#安装读取.xls文件的库02condainstallxlwt#安装写入.xls文件的库03condainstallopenpyxl#安装读写.xlsx文件的库

3.2.1读写xls或xlsx文件

写入Excel文件，可以直接使用DataFrame对象的to_excel()方法:01importpandasaspd02df=pd.DataFrame({作者:[曾参,子思,孔子及弟子,孟子及弟子],书名:[大学,中庸,论语,孟子]})03df.to_excel(四书.xls,四书,index=False)#写入xls文件04df.to_excel(四书2.xlsx,四书2)#写入xlsx文件四书.xls四书2.xlsx

3.2.1读写xls或xlsx文件

写入Excel文件：to_excel()方法01DataFrame.to_excel(excel_writer,sheet_name=Sheet1,na_rep=,float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,startrow=0,startcol=0)表3.2.1DataFrame.to_excel()方法的常用参数序号参数说明1excel_writer文件保存的路径及名称。为字符串或ExcelWriter对象，为文件路径或现有的ExcelWriter。2sheet_name工作表名称，字符串,默认为“Sheet1”。3na_rep缺失数据表示方式。字符串类型，默认为。4header列名（标签）。默认为True，直接使用DataFrame的列标签。如果是指定字符串的列表，则设置指定的字符串为列标签。5index行名（标签）。默认是True，设置为0，1，...N-1的整数。如果指定为False，则不设置行标签。

3.2.1读写xls或xlsx文件

读取Excel文件：read_excel()方法表3.2.2read_excel()方法的常用参数序号参数说明1filename文件路径，可以设置为绝对路径或相对路径2sheet_name指定的工作表。如果sheet_name为None，则返回全表。如果需要返回多个表,可以将sheet_name指定为一个列表,例如[sheet1,sheet2]可以根据工作表的名字字符串，也可以根据索引值（从0开始）指定所要选取的工作表。3header指定表头，即列名（标签），默认第一行，header=None则表示没有表头，全部为数据内容4names如果没有表头,可用此参数传入列表做表头5index_col指定列用作行标签，默认为None，设置0，1，...N-1为行标签。6usecols读取指定的列,可以通过列标签，也可以通过索引值。将要读取的列指定为一个列表,例如[0,1]1importpandasaspd2df=pd.read_excel(filename,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None)

3.2.1读写xls或xlsx文件

读取Excel文件：read_excel()方法05df1=pd.read_excel(四书.xls)06df107df2=pd.read_excel(四书2.xlsx)08df2若读取文件成功，read_excel()方法将返回一个DataFrame对象，这样在处理数据时就能使用DataFrame提供的方法。

3.2.1读写xls或xlsx文件

读取excel文件中指定的sheet表：read_excel()方法一个excel文件可以包含多个sh