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  • python向Excel读取一行数据

    千次阅读 2020-09-18 13:01:22
    pandas 1.0之前读取是用的ix,后来改为iloc或者loc,如下: import pandas as pd #df=pd.read_excel('1.xlsx',sheet_...data=df.iloc[0].values#0表示第一行 这里读 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#.

     pandas 1.0之前读取是用的ix,后来改为iloc或者loc,如下:

    import  pandas  as pd
    #df=pd.read_excel('1.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单
    df=pd.read_excel('1.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    data=df.iloc[0].values#0表示第一行 这里读
    print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

     

    或者

    import xlrd
    data = xlrd.open_workbook('S1_train_data.xlsx')
    table = data.sheet_by_name('char12(9)')
    print(table.row_values(0))

     

    其他参考:Python利用pandas处理Excel数据的应用

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  • 本文要点刚要:()读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep2.读无字段名(表头)的文本...(二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv范例如下:(读取文本文件格...

    本文要点刚要:

    (一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table

    1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep

    2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names

    3.为文本文件制定索引,用index_col

    4.跳行读取文本文件,用skiprows

    5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块。

    (二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv

    范例如下:

    (一)读取文本文件格式的数据集

    1.read_csv和read_table的区别:

    #read_csv默认读取用逗号分隔符的文件,不需要用sep来指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    1368336-20180426224121292-979964237.png

    #read_csv如果读的是用非逗号分隔符的文件,必须要用sep指定分割符,不然读出来的是原文件的样子,数据没被分割开

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt')

    1368336-20180426224144868-1760190149.png

    #与上面的例子可以对比一下区别

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    1368336-20180426224410679-520935790.png

    #read_table读取文件时必须要用sep来指定分隔符,否则读出来的数据是原始文件,没有分割开。

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    1368336-20180426224501340-507311282.png

    #read_table读取数据必须指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    1368336-20180426224605645-1046616757.png

    2.读取文本文件时不用header和names指定表头时,默认第一行为表头

    #用header=None表示数据集没有表头,会默认用阿拉伯数字填充表头和索引

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',header=None)

    1368336-20180426224759907-1866915755.png

    #用names可以自定义表头

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=['x1','x2','x3','x4','x5'])

    1368336-20180426224858254-1016291189.png

    3.默认用阿拉伯数字指定索引;用index_col指定某一列作为索引

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=names,index_col='x0')

    1368336-20180426225022347-270755606.png

    4.以下示例是用skiprows将hello对应的行跳过后读取其他行数据,不管首行是否作为表头,都是将表头作为第0行开始数

    可以对比一下三个例子的区别进行理解

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt')

    1368336-20180426225126273-1981446421.png

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',names=names,

    skiprows=[0,3,6])

    1368336-20180426225208651-941727855.png

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',

    skiprows=[0,3,6])

    1368336-20180426225257812-1841733706.png

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    skiprows=[0,3,6])

    1368336-20180426225330405-1103613451.png

    5.分块读取,data1.txt中总共8行数据,按照每块3行来分,会读3次,第一次3行,第二次3行,第三次1行数据进行读取。

    注意这里在分块的时候跟跳行读取不同的是,表头没作为第一行进行分块读取,可通过一下两个例子对比进行理解。

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    1368336-20180426225501813-266640696.png

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    1368336-20180426225607037-1448990798.png

    (二)将数据写入文本格式用to_csv

    以data.txt为例,注意写出文件时,将索引也写入了

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    print data

    1368336-20180426225716866-1303984639.png

    #可以用index=False禁止索引的写入。

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata.txt',sep='!',index=False)

    1368336-20180426225814894-925833732.png

    #可以用columns指定写入的列

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata2.txt',sep=',',index=False,

    columns=['a','c','d'])

    1368336-20180426225838900-1320029810.png

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  • Python读取CSV单列数据

    千次阅读 2019-10-30 16:07:09
    举一反三,另外给出了读取一行和单个数据的方法 import numpy as np#python中没有提供数组,这里需要这个包来创建数组 import pandas as pd#处理csv数据必备的包 import os#python处理文件的包 FilesP...

    python处理后缀为csv这种数据,例如股票数据,单独读取一列有两种办法

    新建一个数组,将数据存在数组中,或者直接用os中的方法。举一反三,另外给出了读取一行和单个数据的方法

    import numpy as np#python中没有提供数组,这里需要这个包来创建数组
    import pandas as pd#处理csv数据必备的包
    import os#python处理文件的包
    
    FilesPath ='E:\文件路径'
    FilesList = os.listdir(FilesPath)#文件比较多,所以我读取列表
    
    path = os.path.join(FilesPath,FilesList[1]))#拼接文件路径
    data = pd.DataFrame(pd.read_csv(path,header=None))#所有的数据读出,存到data中
    
    #用os包中的方法
    print(data.loc[:,0])
    
    #用数组的方法
    a=np.array(data)
    print(a[:,0])
    
    #读取单行数据
    print(a[0,:])
    
    #读取单个数据,只要行标和列表全写上就行
    print(a[0,0])

     

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  • 本文要点刚要:()读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep2.读无字段名(表头)的文本...(二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv范例如下:(读取文本文件格...

    本文要点刚要:

    (一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table

    1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep

    2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names

    3.为文本文件制定索引,用index_col

    4.跳行读取文本文件,用skiprows

    5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块。

    (二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv

    范例如下:

    (一)读取文本文件格式的数据集

    1.read_csv和read_table的区别:

    #read_csv默认读取用逗号分隔符的文件,不需要用sep来指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0MTIxMjkyLTk3OTk2NDIzNy5wbmc=.jpg

    #read_csv如果读的是用非逗号分隔符的文件,必须要用sep指定分割符,不然读出来的是原文件的样子,数据没被分割开

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0MTQ0ODY4LTE3NjAxOTAxNDkucG5n.jpg

    #与上面的例子可以对比一下区别

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NDEwNjc5LTUyMDkzNTc5MC5wbmc=.jpg

    #read_table读取文件时必须要用sep来指定分隔符,否则读出来的数据是原始文件,没有分割开。

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NTAxMzQwLTUwNzMxMTI4Mi5wbmc=.jpg

    #read_table读取数据必须指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NjA1NjQ1LTEwNDY2MTY3NTcucG5n.jpg

    2.读取文本文件时不用header和names指定表头时,默认第一行为表头

    #用header=None表示数据集没有表头,会默认用阿拉伯数字填充表头和索引

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',header=None)

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NzU5OTA3LTE4NjY5MTU3NTUucG5n.jpg

    #用names可以自定义表头

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=['x1','x2','x3','x4','x5'])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0ODU4MjU0LTEwMTYyOTExODkucG5n.jpg

    3.默认用阿拉伯数字指定索引;用index_col指定某一列作为索引

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=names,index_col='x0')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MDIyMzQ3LTI3MDc1NTYwNi5wbmc=.jpg

    4.以下示例是用skiprows将hello对应的行跳过后读取其他行数据,不管首行是否作为表头,都是将表头作为第0行开始数

    可以对比一下三个例子的区别进行理解

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MTI2MjczLTE5ODE0NDY0MjEucG5n.jpg

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',names=names,

    skiprows=[0,3,6])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MjA4NjUxLTk0MTcyNzg1NS5wbmc=.jpg

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',

    skiprows=[0,3,6])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MjU3ODEyLTE4NDE3MzM3MDYucG5n.jpg

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    skiprows=[0,3,6])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MzMwNDA1LTExMDM2MTM0NTEucG5n.jpg

    5.分块读取,data1.txt中总共8行数据,按照每块3行来分,会读3次,第一次3行,第二次3行,第三次1行数据进行读取。

    注意这里在分块的时候跟跳行读取不同的是,表头没作为第一行进行分块读取,可通过一下两个例子对比进行理解。

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1NTAxODEzLTI2NjY0MDY5Ni5wbmc=.jpg

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1NjA3MDM3LTE0NDg5OTA3OTgucG5n.jpg

    (二)将数据写入文本格式用to_csv

    以data.txt为例,注意写出文件时,将索引也写入了

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    print data

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1NzE2ODY2LTEzMDM5ODQ2MzkucG5n.jpg

    #可以用index=False禁止索引的写入。

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata.txt',sep='!',index=False)

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1ODE0ODk0LTkyNTgzMzczMi5wbmc=.jpg

    #可以用columns指定写入的列

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata2.txt',sep=',',index=False,

    columns=['a','c','d'])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1ODM4OTAwLTEzMjAwMjk4MTAucG5n.jpg

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    万次阅读 2017-10-09 16:48:57
    python读取.txt(.log)文件 、.xml 文件 、excel文件数据,并将数据类型转换为需要的类型,添加到list中详解1.读取文本文件数据(.txt结尾的文件)或日志文件(.log结尾的文件)以下是文件中的内容,文件名为data....
  • 最近测试过程中需要用到python读取excel用例数据,于是去了解和学习了下xlrd库,这里只记录使用过程中读取excel数据相关操作。、安装xlrd库可以下载xlrd库包到本地安装,也可以通过pip命令安装,这里我选择pip命令...
  • 本意是将数据: 改为如下形式: [['push', 'lea', 'push', 'mov', 'call', 'mov', 'mov', 'pop', 'retn', 'mov', 'jmp', 'push', 'mov', 'mov', 'call', 'test', 'jz', 'push', 'call', 'add', 'mov', 'pop', 'retn'...
  • 使用Python读取串口数据

    千次阅读 2020-11-18 16:39:06
    Python读取串口数据使用Python读取串口数据1.面向百度编程2.应用serial库3.编码设计4.编程实现 使用Python读取串口数据 1.面向百度编程 通过百度,定位到可使用Python的serial库进行读写串口数据。接着,开始用pip...
  • 一行一行得从文件读数据,显然比较慢;不过很省内存带缓存的文件读取 readlines 速度最快1. 最基本的读文件方法:?# File: readline-example-1.pyfile = open("sample.txt")while 1:line = file.readline...
  • There is a lot of examples of reading csv data using python, like this one:import csvwith open('some.csv', newline='') as f:reader = csv.reader(f)for row in reader:print(row)I only want to read one li...
  • python里面,读取或写入csv文件时,首先要import csv这个库,然后利用这个库提供的方法进行对文件的读写。 1、获取每一行 读取csv文件,用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象,我们可以对...
  • Python读取本地txt文本文件,将数据插入数据库表中,代码在下面,运行数据都能读取出来,但是不知道为什么数据库表中只有txt文件的最后一行数据,求问解决办法 ``` import MySQLdb # 连接mysql数据库 conn = ...
  • python读取txt问题

    千次阅读 2013-10-11 16:32:39
    所写python代码和txt文件编码以utf-8格式打开 ...注意python 读取行时每行数据后面会有换行符'\n',如某行为 ab ,则读取行数据为 'ab\n' 当print时与所想得到的数据没有差别,但是当作为参数进行处理时注意
  • 如何用python循环读取下面.txt文件中,用红括号标出来的数据呢?首先,观察数据可知,不同行的第数据元素不一样,所以考虑直接用正则表达式。再加上,对读和写文件的操作,就了注:我用的是pycharm+python2.7...
  • Python-数据读取读取txt文件每一行数据生成列表

    万次阅读 多人点赞 2018-10-10 22:23:57
    好多时候我们要读取txt文件获得数据,并把数据的按或者按列存放到列表中,从而生成特征和类别标签。今天读了好几个都没有成功,最后发现,数据间的分隔符十分重要,总结一下经验。 数据间的分隔符是空格 读取的...
  • python读取文件最后一行

    万次阅读 2019-06-21 18:03:07
    处理文件时,一个常见的需求就是读取文件的最后一行。那么这个需求用python怎么实现呢?一个朴素的想法如下: with open('a.log', 'r') as fp: lines = fp.readlines() last_line = lines[-1] 即使不考虑异常处理...
  • python读取文本某一行内容

    千次阅读 2020-03-19 14:56:52
    时常遇到需要读取文本的指定某一行或者某几行的内容。总结方法有两种。 方法一:从头扫描,跳过不关心的行 import linecache linecache.getline('./data.txt', 5) 读取文件的第5行,实际该文件会整个缓存起来,...
  • python读取文件中的一行有效数据

    千次阅读 2016-06-02 23:17:57
    数据格式: t1.txt1 1123 1y211 121&*dd990000 01 23 0111 993 d 984 代码:total = []with open('t1.txt') as fd: cur = [] Data = [] data = [] for line in fd: line = line.rstrip
  • python读取Excel中的数据

    千次阅读 多人点赞 2019-03-19 14:11:34
    从Excel中读取文件 ''' import xlrd file_name = "126_02.xlsx" file = xlrd.open_workbook(file_name) # 输出Excel中表的个数 print(file.nsheets) # 读取某张表 sheet = file.sheet_by_name("Sheet3") # 获取...
  • Python读取exce文件数据异常问题

    千次阅读 2019-07-07 00:03:02
    出现如下错误,如果确定不是脚本问题,可能是excel文件的问题,原因是单元格不能合并,...尝试自己创建个excel试下,如果可以就是excel文件问题 未能解决请参考下列链接,请参考该博主 原文: https://blog....
  • 菜鸟笔记首先读取的txt文件如下:AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90AAAAF110 0003E824 0003E208 0003E76C 0003FFFC A5AAAAF110 0003E814 0003E204 0003E760 0003FFFC 85AAAAF110 0003E7F0 0003E208 ...
  • 本文要点刚要:()读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep2.读无字段名(表头)的文本...(二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv范例如下:(读取文本文件格...
  • python读取txt文件中的数据,并求出每一行中的最大值、最小值、以及每一行的和 关键问题是读到文件内容后,怎么分割,怎么保存 def getdata(filename): linedata = open(filename, 'r') #读取txt文件 cnt = 0 res...
  • Python 读取csv的某 转载 2016年08月30日 21:01:44 标签: python / csv / 数据 站长用Python写了个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用。Github链接 csv是Comma-Separated Values的缩写,...
  • 在技术问答中看到一个...数据的原格式是“类别:内容”,以空行“\n”为分条目,转换后变成一个条目一行,按照类别顺序依次写出内容。 建议读取后,使用pandas,把数据建立称DataFrame的表格。这样方便以后处理数据
  • 我们平时在做自动化测试的时候,可能会涉及到从表格中去读取或者存储数据,我们除了可以使用openpyxl来操作excel,当然也可以利用pandas来完成,这篇随笔只是我在学习过程中的简单记录,其他的功能还需要继续去探索...

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