python常见数据的存取

python数据的存取

  • python数据的存取
    • 数据的保存
        • [3.1.1 保存list](#3.1.1 保存list)
        • [3.1.2 保存Dict](#3.1.2 保存Dict)
        • [3.1.3 保存Set](#3.1.3 保存Set)
        • [3.1.4 保存Dataframe](#3.1.4 保存Dataframe)
        • [3.1.5 保存Matrix](#3.1.5 保存Matrix)
      • [3.2 数据的读取](#3.2 数据的读取)
        • [3.2.1 读取txt文件中的数据](#3.2.1 读取txt文件中的数据)
        • [3.2.2 读取excel文件中的数据](#3.2.2 读取excel文件中的数据)
        • [3.2.3 读取csv文件中的数据](#3.2.3 读取csv文件中的数据)
        • [3.2.4 读取stata文件中的数据](#3.2.4 读取stata文件中的数据)
        • [3.2.5 读取R文件中的数据](#3.2.5 读取R文件中的数据)
        • [3.2.6 读取SPSS文件中的数据](#3.2.6 读取SPSS文件中的数据)
        • [3.2.7 读取Eviews文件中的数据](#3.2.7 读取Eviews文件中的数据)
        • [3.2.8 读取JSON文件中的数据](#3.2.8 读取JSON文件中的数据)
        • [3.2.9 读取MYSQL文件中的数据](#3.2.9 读取MYSQL文件中的数据)
        • [3.2.10 读取SQLite文件中的数据](#3.2.10 读取SQLite文件中的数据)

python数据的存取

数据的保存

在Python中,可以使用不同的包来将不同类型的数据保存到不同类型的文件中。下面是一些示例:

3.1.1 保存list
  • 保存List到txt文件
python 复制代码
data_list = ['apple', 'banana', 'orange']
with open('data_list.txt', 'w') as f:
    for item in data_list:
        f.write("%s\n" % item)
  • 保存List到csv文件
python 复制代码
import csv

data_list = [['apple', 1], ['banana', 2], ['orange', 3]]
with open('data_list.csv', mode='w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data_list)
  • 保存List到Excel文件
python 复制代码
import pandas as pd

data = ['apple', 'banana', 'orange']
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['fruits'])
df.to_excel('data_list.xlsx', index=False)
3.1.2 保存Dict
  • 保存Dict到txt文件
python 复制代码
data_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

with open('data_dict.txt', 'w') as f:
    for key, value in data_dict.items():
        f.write(f'{key}:{value}\n')
  • 保存Dict到csv文件
python 复制代码
import csv

data_dict = {'apple': 1, 'banana': 2, 'orange': 3}
with open('data_dict.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    for key, value in data_dict.items():
        writer.writerow([key, value])
  • 保存Dict到Excel文件
python 复制代码
import pandas as pd

data_dict = {'name': ['apple', 'banana', 'orange'], 'price': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('data_dict.xlsx', index=False)
3.1.3 保存Set
  • 保存Set到txt文件
python 复制代码
data_set = {'apple', 'banana', 'orange'}
with open('data_set.txt', 'w') as f:
    for item in data_set :
        f.write("%s\n" % item)
  • 保存Set到csv文件
python 复制代码
data_set = {1, 2, 3, 4, 5}

import csv

with open('data_set.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['value'])
    for value in data_set :
        writer.writerow([value])
  • 保存Set到excel文件
python 复制代码
import pandas as pd

data_set = {1, 2, 3, 4, 5}

df = pd.DataFrame(list(data_set), columns=['value'])
df.to_excel('data_set.xlsx', index=False)
3.1.4 保存Dataframe
  • 保存Dataframe到txt文件
python 复制代码
import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}

data_df = pd.DataFrame(data)
data_df.to_csv('data_df.txt', index=False, sep='\t')
  • 保存Dataframe到csv文件
python 复制代码
import pandas as pd

data = {'name': ['apple', 'banana', 'orange'], 'price': [1, 2, 3]}
data_df = pd.DataFrame(data)
data_df.to_csv('data_df.csv', index=False)
  • 保存Dataframe到Excel文件
python 复制代码
import pandas as pd

data = {'name': ['apple', 'banana', 'orange'], 'price': [1, 2, 3]}
data_df = pd.DataFrame(data)
writer = pd.ExcelWriter('data_df.xlsx')
data_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
writer.save()
3.1.5 保存Matrix
  • 保存Matrix到txt文件
python 复制代码
import numpy as np

data_matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
np.savetxt('data_matrix.txt', data_matrix)
  • 保存Matrix到csv文件
python 复制代码
import numpy as np

data_matrix = np.random.rand(3, 3)
np.savetxt('data_matrix.csv', data_matrix, delimiter=',')
  • 保存Matrix到Excel文件
python 复制代码
import pandas as pd
import numpy as np

data_matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df = pd.DataFrame(data_matrix)
df.to_excel('data_matrix.xlsx', index=False)

总之,Python提供了很多包和方法来处理不同类型的数据,并将它们保存到不同类型的文件中,这些示例只是其中一部分,读者可以根据自己的需要选择适合自己的方法。

3.2 数据的读取

3.2.1 读取txt文件中的数据
python 复制代码
with open('data_list.txt', 'r') as f:
    data = f.read()
print(data)
3.2.2 读取excel文件中的数据
python 复制代码
import pandas as pd
data = pd.read_excel('data_dict.xlsx')
print(data)
3.2.3 读取csv文件中的数据
python 复制代码
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data_df.csv')
print(data)
3.2.4 读取stata文件中的数据
python 复制代码
import pandas as pd

data = pd.read_stata('example.dta')
print(data)
3.2.5 读取R文件中的数据
python 复制代码
import pandas as pd

data = pd.read_r('example.Rdata')
print(data)
3.2.6 读取SPSS文件中的数据
python 复制代码
import pandas as pd

data = pd.read_spss('example.sav')
print(data)
3.2.7 读取Eviews文件中的数据
python 复制代码
import pandas as pd

data = pd.read_table('example.prg', delim_whitespace=True)
print(data)
3.2.8 读取JSON文件中的数据
python 复制代码
import json

with open('example.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
print(data)
3.2.9 读取MYSQL文件中的数据
python 复制代码
import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='host_address', database='database_name')
c = conn.cursor()
c.execute('SELECT * FROM table_name')
data = c.fetchall()
print(data)
3.2.10 读取SQLite文件中的数据
python 复制代码
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
c.execute('SELECT * FROM table_name')
data = c.fetchall()
print(data)
相关推荐
数据智能老司机4 小时前
精通 Python 设计模式——分布式系统模式
python·设计模式·架构
数据智能老司机5 小时前
精通 Python 设计模式——并发与异步模式
python·设计模式·编程语言
数据智能老司机5 小时前
精通 Python 设计模式——测试模式
python·设计模式·架构
数据智能老司机5 小时前
精通 Python 设计模式——性能模式
python·设计模式·架构
c8i6 小时前
drf初步梳理
python·django
每日AI新事件6 小时前
python的异步函数
python
这里有鱼汤7 小时前
miniQMT下载历史行情数据太慢怎么办?一招提速10倍!
前端·python
databook16 小时前
Manim实现脉冲闪烁特效
后端·python·动效
程序设计实验室16 小时前
2025年了,在 Django 之外,Python Web 框架还能怎么选?
python
倔强青铜三18 小时前
苦练Python第46天:文件写入与上下文管理器
人工智能·python·面试