文件操作之转换CSV文件

一、文件读写

R	以只读方式打开
rU或U	以读方式打开，同时提供通用换行符支持
w	以写方式打开，如果文件已经存在，会覆盖掉原来的数据
a	以追加模式打开，在文件后面追加数据，不能读
r+	以读写模式打开
w+	以读写模式打开，参见w
a+	以读写追加模式打开，参见a
rb	以二进制读模式打开
wb	以二进制写模式打开
ab	以二进制追加模式打开
rb+	以二进制读写模式打开
wb+	以二进制读写模式打开
ab+	以二进制读写追加模式打开

二、读取文件中的数据

* 使用read方法一次性读取所有的数据使用，包括换行符

* 使用readline方法每次只读取一行数据，包括换行符

* 使用readlines方法一次性读取完所有数据，包括换行符，并以列表的形式返回，列表中的每个元素就是原文件的一行

* 使用for循环迭代读取

* 使用列表推导式来将文件的每一行都读取到列表中去

三、xlsx文件转换为cvs文件

(一)Pandas简介

1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

2、Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

3、数据结构：

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。

import pandas as pd
df = pd.read_excel('Python成绩登记信计.xlsx')#读写文件
da = df.to_csv('E:\Anaconda之作业\Python成绩登记信计.csv')#更改xlsx文件为csv文件
da = pd.read_csv('E:\Anaconda之作业\Python成绩登记信计.csv',index_col=0)#读取文件
da = da.replace('优秀','90')   #替换数据
da = da.replace('良好','80')
da = da.replace('合格','60')
da = da.replace('不合格','10')
da = da.fillna(0)
print(da)
dc = da.to_csv('E:\Anaconda之作业\Python成绩登记信计.csv')#保存csv文件

如下图所示效果

四、更改csv文件为html文件

seg1 = '''
<!DOCTYPE HTML>\n<html>\n<body>\n<meta charset=utf-8>
<h1 align=center>Python成绩登记信计</h1>
<table border='1' align="center" width=100%>
<tr bgcolor='yellow'>\n'''
#创建一个HTML文件表格，包括标题，宽度
seg2="</tr>\n"
seg3="</table>\n</body>\n</html>"
def fill_data(locls):#创建表格内容
    seg = '<tr><td align="center">{}</td><td align="center">\
    {}</td><td align="center">{}</td><td align="center">\
    {}</td ><td align="center">{}</td></tr><td align="center">{}</td></tr>\n'.format(*locls)
    return seg
fr = open("E:\Anaconda之作业\Python成绩登记信计.csv","r",encoding='utf-8')#打开文件
ls = []
for line in fr:#将文件内容导入表格
    line = line.replace("\n","")
    ls.append(line.split(","))#去除逗号分隔符
print(ls)
fr.close()#关闭文件
fw = open("E:\Anaconda之作业\Python成绩登记信计.html","w",encoding='utf-8')#操作HTML文件
fw.write(seg1)
fw.write('<th width="10%">{}</th>\n<th width="10%">{}</th>\n<th width="10%">{}</th>\n<th width="10%">{}</th>\n<th width="10%">{}</th>\n<th width="10%">{}</th>\n'.format(*ls[0]))#写入文件中的数据到表格中
fw.write(seg2)#写入数据
for i in range(len(ls)-1):#进行循环，写入数据
    fw.write(fill_data(ls[i+1]))
fw.write(seg3)
fw.close#关闭并保存文件

效果如下

大功告成，注意charset=utf-8是指html文件的编码语言，一定要好好核对，文件打开的编码一定要适合该文件或编程语言，不然就会出错。

文件操作之转换CSV文件

猜你喜欢