Python 作為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的熱門語言,其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)讀取能力功不可沒。本文將帶你全面了解 Python 如何讀取數(shù)據(jù),從基礎(chǔ)的文件讀取到處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),助你輕松開啟數(shù)據(jù)分析之旅。
一、讀取文本文件
文本文件是最常見的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式之一,Python 提供了簡(jiǎn)潔易用的方法讀取這類文件。
- 打開文件:使用?
open()
?函數(shù)打開文件,并指定打開模式('r' 表示讀取,'w' 表示寫入,'a' 表示追加)。
file = open('data.txt', 'r')
- 讀取內(nèi)容:使用?
read()
?方法讀取文件全部?jī)?nèi)容,或使用?readline()
?逐行讀取。
content = file.read()
print(content)
line = file.readline()
print(line)
- 關(guān)閉文件:使用?
close()
?方法關(guān)閉文件,釋放資源。
file.close()
為了避免忘記關(guān)閉文件,推薦使用?with open()
?語句,它會(huì)在代碼塊執(zhí)行完畢后自動(dòng)關(guān)閉文件。
with open('data.txt', 'r') as file:
content = file.read()
print(content)
二、處理 CSV 文件
CSV (Comma-Separated Values) 是一種常用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式,Python 的?csv
?模塊提供了便捷的處理方法。
- 讀取 CSV 文件:使用?
reader()
?函數(shù)讀取 CSV 文件,返回一個(gè)可迭代的對(duì)象,每一行都是一個(gè)列表。
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)
- 處理 CSV 數(shù)據(jù):可以根據(jù)需要對(duì)讀取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,例如提取特定列、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
next(reader) # 跳過標(biāo)題行
for row in reader:
name = row[0]
age = int(row[1])
print(f"Name: {name}, Age: {age}")
三、利用 Pandas 處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
Pandas 是 Python 數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的利器,它提供了 DataFrame 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),能夠高效地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
- 讀取數(shù)據(jù):Pandas 提供了?
read_csv()
?、?read_excel()
?等函數(shù),可以方便地讀取不同格式的數(shù)據(jù)文件。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
- 數(shù)據(jù)處理:Pandas 提供了豐富的函數(shù)和方法,可以進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、排序、分組、統(tǒng)計(jì)分析等操作。
# 選擇年齡大于 30 的數(shù)據(jù)
df[df['Age'] > 30]
# 按年齡排序
df.sort_values(by='Age')
# 計(jì)算平均年齡
df['Age'].mean()
四、讀取 JSON 數(shù)據(jù)
JSON (JavaScript Object Notation) 是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式,Python 的?json
?模塊可以方便地處理 JSON 數(shù)據(jù)。
- 讀取 JSON 數(shù)據(jù):使用?
load()
?函數(shù)讀取 JSON 文件或字符串,返回一個(gè) Python 字典或列表。
import json
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
print(data)
- 訪問 JSON 數(shù)據(jù):可以像操作字典一樣訪問 JSON 數(shù)據(jù)。
name = data['name']
age = data['age']
print(f"Name: {name}, Age: {age}")
總結(jié)
本文介紹了 Python 讀取數(shù)據(jù)的常用方法,包括讀取文本文件、CSV 文件、JSON 數(shù)據(jù)以及利用 Pandas 處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。熟練掌握這些方法將為你進(jìn)行數(shù)據(jù)分析打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。