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  • python批量读取csv文件
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    2021-03-17 03:24:47

    请问大神怎样用python批量读取文件夹下的文件?

    python如何读取CSV文件一部分数据

    Python如何批量读取CSV文件并写入TXT?

    如何用python把多个csv文件数据处理后汇总到新csv文件

    python对多个csv文件里提取指定列汇总到一个新生成python对多个csv 文件(位于不同目录)提取指定列(例如第二列)的内容csv 是可以直接当文本直接读的,他的格式是一行由若干列逗号隔开的 和文本文件一样的读到csv后,用逗号分隔列,然后将您需要的那一列写到新的文件里就可以了 只提供思路,我就不写代码了,可能会用有 open split readline

    python如何读取某csv文件数据追加到另一个c

    解压出来,看看是什么格式的数据包。DB格式的就在工具-导入数据中导入后上传,如果是csv文件的话,点右键-导入CSV文件。如果你在上传的时候显示不能呢个使用他人的图片空间,你就下载一个甩手掌柜工具箱,里面有一个数据包处理工具。

    python 批量处理csv数据,并进行数据分析,绘制基...#下面代码是讲目录里的单个csv文件,导入到字典里,再提取到三种风速数用os模块得到目录下的所有csv文件,然后将已经处理过的csv文件名存到一个文件中,每次得到目录下所有csv文件名列表,如果不在已经处理的csv文件名列表中,则使用你的方法将数据提取出来,并将相应的csv文件名加入到 已经处理的csv文件名列表中。

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  • matlab 批量读取csv

    2017-02-26 19:07:34
    matlab批量读取csv文件,csvread.
  • 相信很多人的日常工作中,数据源除了来自数据库以外,其次就是外部文件,因此掌握读取文件的技能是相当必要的。...读取单个CSV文件以下例子中,设置工作目录(这一步可用也可不用)只是为了方便,在批量读取文件的...

    相信很多人的日常工作中,数据源除了来自数据库以外,其次就是外部文件,因此掌握读取文件的技能是相当必要的。在这里特此整理读取外部文件的方法,希望能有助你们快速解决问题。当然本文对读者的假设是有一定的python基础知识。

    此篇就以pandas模块【读取CSV 】 为例,我会贴上我的代码截图

    【读取CSV 】

    1.读取单个CSV文件

    以下例子中,设置工作目录(这一步可用也可不用)只是为了方便,在批量读取文件的时候你更能体会它的好用;sep用来指定字符的分隔符号,常用的有空格 【''】,逗号【','】,【' '】

    当然我最喜欢的是sep = None, 选择这个之后,python会自动检测分隔符号,当你读取文件报错时,不妨改为 sep = None 试试。另外还有一个常用参数是header,指定数据是否包含指标名称的,默认为0,表示第0行是header;如果设置header = None,则下图中的日期,来访人数,购买人数也会被认为是数据。更多read_csv的参数见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

    419e0f091ef1

    设置工作目录效果

    419e0f091ef1

    不设置工作目录效果

    2.批量读取csv文件

    工作中可能会遇到一个文件夹有很多csv文件,或许里面还有很多excel文件,且命名还不太一样,如果手动输入文件名,会累摊且也不是我们数据分析的方法。

    如下图2.1,我们先批量获取csv的文件名,然后再循环读取csv文件,相信细心的你已经发现指标名称乱码了,这时候我们就需要动用read_csv的encoding参数啦,使用方法见图2.2。

    其中有2个函数,os.path.splitext是将文件名分隔开;如abc.csv则分为'abc' 和'.csv'2部分,他们的切片位置是[0,1]那os.path.splitext[1]就表示'.csv'。另外os.walk()要想了解更多更细,就需要你们自行百度模索,这里就不作细说了。

    419e0f091ef1

    图2.1

    419e0f091ef1

    图2.2

    由于时间关系,这周先码这么多,下周再续

    展开全文
  • 今天小编就为大家分享一篇使用python读取csv文件快速插入数据库的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 这个使用读取excel的方法一样的。excel的内容需要有规律,python才能按顺序读取出来。 比如按行按列读取。...二、使用介绍1、导入模块import xlrd2、打开Excel文件读取数据data = xlrd.open_workbook('e...

    这个使用读取excel的方法一样的。

    excel的内容需要有规律,python才能按顺序读取出来。 比如按行按列读取。

    一、安装xlrd模块

    到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装,前提是已经安装了python 环境。

    二、使用介绍

    1、导入模块

    import xlrd

    2、打开Excel文件读取数据

    data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls')

    3、使用技巧

    获取一个工作表

    table = data.sheets()[0] #通过索引顺序获取

    table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

    table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取

    获取整行和整列的值(数组)

    table.row_values(i)

    table.col_values(i)

    获取行数和列数

    nrows = table.nrows

    ncols = table.ncols

    循环行列表数据

    for i in range(nrows ):

    print table.row_values(i)

    单元格

    cell_A1 = table.cell(0,0).value

    cell_C4 = table.cell(2,3).value

    使用行列索引

    cell_A1 = table.row(0)[0].value

    cell_A2 = table.col(1)[0].value

    简单的写入

    row = 0

    col = 0

    # 类型 0 empty,1 string, 2 number, 3 date, 4 boolean, 5 error

    ctype = 1 value = '单元格的值'

    xf = 0 # 扩展的格式化

    table.put_cell(row, col, ctype, value, xf)

    table.cell(0,0) #单元格的值'

    table.cell(0,0).value #单元格的值'

    原文地址

    展开全文
  • 行之间无空行十分重要,如果有...使用python I/O写入和读取CSV文件使用PythonI/O写入csv文件以下是将"birthweight.dat"低出生体重的dat文件从作者源处下载下来,并且将其处理后保存到csv文件中的代码。imp...

    行之间无空行十分重要,如果有空行或者数据集中行末有空格,读取数据时一般会出错,引发[list index out of range]错误。PS:已经被这个错误坑过很多次!

    使用python I/O写入和读取CSV文件

    使用PythonI/O写入csv文件

    以下是将"birthweight.dat"低出生体重的dat文件从作者源处下载下来,并且将其处理后保存到csv文件中的代码。

    import csv

    import os

    import numpy as np

    import random

    import requests

    # name of data file

    # 数据集名称

    birth_weight_file = 'birth_weight.csv'

    # download data and create data file if file does not exist in current directory

    # 如果当前文件夹下没有birth_weight.csv数据集则下载dat文件并生成csv文件

    if not os.path.exists(birth_weight_file):

    birthdata_url = 'https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook/raw/master/01_Introduction/07_Working_with_Data_Sources/birthweight_data/birthweight.dat'

    birth_file = requests.get(birthdata_url)

    birth_data = birth_file.text.split(' ')

    # split分割函数,以一行作为分割函数,windows中换行符号为' ',每一行后面都有一个' '符号。

    birth_header = birth_data[0].split(' ')

    # 每一列的标题,标在第一行,即是birth_data的第一个数据。并使用制表符作为划分。

    birth_data = [[float(x) for x in y.split(' ') if len(x) >= 1] for y in birth_data[1:] if len(y) >= 1]

    print(np.array(birth_data).shape)

    # (189, 9)

    # 此为list数据形式不是numpy数组不能使用np,shape函数,但是我们可以使用np.array函数将list对象转化为numpy数组后使用shape属性进行查看。

    with open(birth_weight_file, "w", newline='') as f:

    # with open(birth_weight_file, "w") as f:

    writer = csv.writer(f)

    writer.writerows([birth_header])

    writer.writerows(birth_data)

    f.close()

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM1NTU3MTk=,size_16,color_FFFFFF,t_70

    常见错误list index out of range

    其中我们重点需要讲的是 with open(birth_weight_file, "w", newline='') as f: 这个语句。表示写入csv文件,如果不加上参数 newline='' 表示以空格作为换行符,而是用 with open(birth_weight_file, "w") as f: 语句。则生成的表格中会出现空行。

    20200403234316728.png

    不仅仅是用python I/O进行csv数据的读写时,利用其余方法读写csv数据,或者从网上下载好csv数据集后都需要查看其每行后有没有空格,或者有没有多余的空行。避免不必要的错误~影响数据分析时的判断。

    使用PythonI/O读取csv文件

    使用python I/O方法进行读取时即是新建一个List 列表然后按照先行后列的顺序(类似C语言中的二维数组)将数据存进空的List对象中,如果需要将其转化为numpy 数组也可以使用np.array(List name)进行对象之间的转化。

    birth_data = []

    with open(birth_weight_file) as csvfile:

    csv_reader = csv.reader(csvfile) # 使用csv.reader读取csvfile中的文件

    birth_header = next(csv_reader) # 读取第一行每一列的标题

    for row in csv_reader: # 将csv 文件中的数据保存到birth_data中

    birth_data.append(row)

    birth_data = [[float(x) for x in row] for row in birth_data] # 将数据从string形式转换为float形式

    birth_data = np.array(birth_data) # 将list数组转化成array数组便于查看数据结构

    birth_header = np.array(birth_header)

    print(birth_data.shape) # 利用.shape查看结构。

    print(birth_header.shape)

    #

    # (189, 9)

    # (9,)

    使用Pandas读取CSV文件

    import pandas as pd

    csv_data = pd.read_csv('birth_weight.csv') # 读取训练数据

    print(csv_data.shape) # (189, 9)

    N = 5

    csv_batch_data = csv_data.tail(N) # 取后5条数据

    print(csv_batch_data.shape) # (5, 9)

    train_batch_data = csv_batch_data[list(range(3, 6))] # 取这20条数据的3到5列值(索引从0开始)

    print(train_batch_data)

    # RACE SMOKE PTL

    # 184 0.0 0.0 0.0

    # 185 0.0 0.0 1.0

    # 186 0.0 1.0 0.0

    # 187 0.0 0.0 0.0

    # 188 0.0 0.0 1.0

    使用Tensorflow读取CSV文件

    本人在平时一般都是使用Tensorflow处理各类数据,所以对于使用Tensorflow读取数据在此不过多的进行解释。下面贴上一段代码,如果有不懂的地方可以看我原来的博客内容。

    '''使用Tensorflow读取csv数据'''

    filename = 'birth_weight.csv'

    file_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) # 设置文件名队列,这样做能够批量读取文件夹中的文件

    reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) # 使用tensorflow文本行阅读器,并且设置忽略第一行

    key, value = reader.read(file_queue)

    defaults = [[0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.]] # 设置列属性的数据格式

    LOW, AGE, LWT, RACE, SMOKE, PTL, HT, UI, BWT = tf.decode_csv(value, defaults)

    # 将读取的数据编码为我们设置的默认格式

    vertor_example = tf.stack([AGE, LWT, RACE, SMOKE, PTL, HT, UI]) # 读取得到的中间7列属性为训练特征

    vertor_label = tf.stack([BWT]) # 读取得到的BWT值表示训练标签

    # 用于给取出的数据添加上batch_size维度,以批处理的方式读出数据。可以设置批处理数据大小,是否重复读取数据,容量大小,队列末尾大小,读取线程等属性。

    example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([vertor_example, vertor_label], batch_size=10, capacity=100, min_after_dequeue=10)

    # 初始化Session

    with tf.Session() as sess:

    coord = tf.train.Coordinator() # 线程管理器

    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    print(sess.run(tf.shape(example_batch))) # [10 7]

    print(sess.run(tf.shape(label_batch))) # [10 1]

    print(sess.run(example_batch)[3]) # [ 19. 91. 0. 1. 1. 0. 1.]

    coord.request_stop()

    coord.join(threads)

    '''

    对于使用所有Tensorflow的I/O操作来说开启和关闭线程管理器都是必要的操作

    with tf.Session() as sess:

    coord = tf.train.Coordinator() # 线程管理器

    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    # Your code here~

    coord.request_stop()

    coord.join(threads)

    '''

    还有其他使用python读取文件的各种方法,这里介绍三种,不定期进行补充。

    展开全文
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空空如也

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