Notas de estudo de Python: importe arquivos txt, xlsx e execute processamento de funções simples

Arquivo 1.txt

        1.1 Caminho

file_path = "E:\Python Project\temp.txt" 
with open(file_path) as f:
    content1 = f.read()

Ao importar um arquivo, se você colocar diretamente o caminho absoluto do arquivo, um erro será relatado, porque \P é um caractere de escape.

Portanto, adicionar r na frente do caminho absoluto pode evitar que o conteúdo entre aspas seja reconhecido como caracteres de escape (adicionar f na frente das aspas indica que esta é uma string com um formato especial, que pode incluir chaves {} e expressões dentro deles. , onde {} é preenchido com o valor da expressão)

file_path = r"E:\Python Project\temp.txt" 
with open(file_path) as f:
    content1 = f.read()

Ou você pode usar caminhos relativos diretamente

file_path = "temp.txt" 
with open(file_path) as f:
    content1 = f.read()

Os caminhos relativos identificam a pasta atual por padrão

        1.2 Leitura de arquivo

Python pode ler arquivos usando

with open(file_path) as f:
    f.read()

 Também pode ser escrito, com o mesmo efeito. Claro, open(file,'r') pode adicionar o atributo read do arquivo.

file_path = r"E:\Python Project\temp.txt"
f = open(file_path)

O conteúdo do arquivo pode ser lido através de read, readline e readlines, respectivamente, para ler o arquivo inteiro, uma linha ou todas as linhas e colocá-las na lista. O conteúdo lido anteriormente não será lido posteriormente.

 Arquivo 2.xlsx

        2.1 Leitura de arquivos

Você pode usar excel_read() da biblioteca panda

import pandas
f = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
print(f)

Você também pode usar diretamente open_workbook() da biblioteca xlrd, mas a versão mais recente da biblioteca xlrd excluiu o suporte para xlsx;

import xlrd
f = xlrd.open_workbook_xls(r"E:\Python Project\1.xlsx")

Você também pode usar load_workbook() do openpyxl

import openpyxl as xl
f = xl.load_workbook('1.xlsx')

3. Exercício: Execute o processamento de funções simples nos dados do arquivo

Cálculo dos coeficientes de Pearson para a primeira e segunda colunas de dados no arquivo xlsx

import openpyxl
import pandas
import math

f = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
data1 = f.values
print(type(data1))
sum_ans0 = 0
sum_ans1 = 0
for i in data1:
    sum_ans0 += i[0]
    sum_ans1 += i[1]
ave_ans0 = sum_ans0 / len(data1)
ave_ans1 = sum_ans1 / len(data1)
sum_final0 = 0
sum_final1 = 0
sum_final2 = 0
for temp_i in data1:
    sum_final0 += (temp_i[0] - ave_ans0) * (temp_i[1] - ave_ans1)
    sum_final1 += math.pow((temp_i[0] - ave_ans0), 2)
    sum_final2 += math.pow((temp_i[1] - ave_ans1), 2)
pearson = sum_final0/(math.sqrt(sum_final1) * math.sqrt(sum_final2))
print(f"Pearson={pearson}")

Depois de obter f, obtenha a lista de dados por meio de f.value e percorra os dados da lista para resolvê-la.

A travessia também pode ser alcançada através de sheet.cell em openpyxl

import openpyxl as xl
f = xl.load_workbook('1.xlsx')
sheet = f['Sheet1']
cell = sheet.cell(1, 1)
print(cell.value)
list_ans = []
for row in range(1, sheet.max_row + 1):
    list_ans.append([sheet.cell(row, 1).value, sheet.cell(row, 2).value])

        3.1 Otimização da soma da lista bidimensional

O exercício acima envolve uma lista bidimensional que requer a soma do primeiro número e do segundo número de cada lista, respectivamente.

         3.1.1 para travessia

A maneira mais simples é percorrer a lista diretamente com for

import openpyxl
import pandas
import math

f = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
data1 = f.values
print(type(data1))
sum_ans0 = 0
sum_ans1 = 0
for i in data1:
    sum_ans0 += i[0]
    sum_ans1 += i[1]

        3.1.2soma

 A aplicação direta de soma a listas multidimensionais pode resultar em somas correspondentes, respectivamente.

import openpyxl
import pandas
import math

f = pandas.read_excel(r"E:\Python Project\1.xlsx")
data1 = f.values
print(type(data1))
sum_ans1 = sum(data1)

        3.2 Desenho de gráfico de barras

import openpyxl as xl
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
f = xl.load_workbook('1.xlsx')
sheet = f['Sheet1']
cell = sheet.cell(1, 1)
print(cell.value)
list_ans = []
for row in range(1, sheet.max_row + 1):
    list_ans.append([sheet.cell(row, 1).value, sheet.cell(row, 2).value])
plot_data = Reference(sheet, min_col=1, max_col=2, min_row=1, max_row=sheet.max_row)
chart = BarChart()
chart.add_data(plot_data)
sheet.add_chart(chart, 'c1')
f.save('1.xlsx')