Các mô-đun được mô tả trong chương này phân tích các định dạng tệp linh tinh khác nhau không phải là ngôn ngữ đánh dấu và không liên quan đến e-mail
csv— Đọc và ghi tệp CSV- Nội dung mô-đun
- Phương ngữ và tham số định dạng
- Đối tượng người đọc
- đối tượng nhà văn
- ví dụ
configparser— Trình phân tích tệp cấu hình- Bắt đầu nhanh
- Kiểu dữ liệu được hỗ trợ
- Giá trị dự phòng
- Cấu trúc tệp INI được hỗ trợ
- Nội suy các giá trị
- Truy cập giao thức ánh xạ
- Tùy chỉnh hành vi của trình phân tích cú pháp
- Ví dụ về API kế thừa
- Đối tượng cấu hìnhParser
- Đối tượng RawConfigParser
- ngoại lệ
tomllib— Phân tích tệp TOML- ví dụ
- Bảng chuyển đổi
netrc— xử lý tệp netrc- đối tượng netrc
>>> pip install pandas
0 — Tạo và phân tích các tệp Apple>>> pip install pandas
1- ví dụ
JSON là viết tắt của JavaScript Object Notation và là một định dạng tệp chuẩn mở. Mặc dù nó chứa các cặp thuộc tính-giá trị và kiểu dữ liệu mảng, nhưng nó sử dụng văn bản mà con người có thể đọc được cho việc này. Định dạng tệp dữ liệu Python này không phụ thuộc vào ngôn ngữ và chúng tôi có thể sử dụng nó trong giao tiếp trình duyệt-máy chủ không đồng bộ. Phần mở rộng cho tệp JSON JSON là. json
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
Hãy cùng khám phá Python Zipfile – Lợi ích, Mô-đun, Đối tượng
Đây là tệp JSON trong Python mà chúng tôi sẽ sử dụng cho bản trình diễn-
{
"ID":["1","2","3","4","5"],
"Title":["Dog with a Blog","Liv and Maddie","Girl Meets World","KC Undercover","Austin and Ally"],
"Timing":["17:30-18:00","18:00-18:30","18:30-19:00","19:00-19:30","19:30-20:00"],
"Genre":["Comedy","Comedy","Comedy","Comedy","Comedy"],
"Rating":["4.7","6.3","7.2","6.1","6"]
}Chúng tôi lưu cái này dưới dạng lịch trình. json trên Máy tính để bàn
c. Định dạng tệp dữ liệu Python – Python XLS
Phần mở rộng cho bảng tính Excel là. xlsx. Điều này chứng tỏ hữu ích cho khoa học dữ liệu; .
Trang tính 1-
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
Tờ 2-
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
Chúng tôi lưu sổ làm việc này dưới dạng lịch trình. xlsx trên Desktop của chúng tôi.
Bạn có biết Xử lý XML trong Python 3
3. điều kiện tiên quyết
Để xử lý các định dạng tệp dữ liệu Python này, chúng ta cần thư viện pandas
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
Cài đặt nó bằng pip-
>>> pip install pandas
4. Làm cách nào để đọc tệp CSV bằng Python?
Để đọc toàn bộ tệp, hàng, cột hoặc kết hợp của chúng, hãy đọc tiếp
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
a. Đọc toàn bộ tệp CSV Python
Để đọc toàn bộ file, chúng ta có thể sử dụng hàm read_csv[]
>>> import pandas >>> import os >>> os.chdir['C:\\Users\\lifei\\Desktop'] >>> print[pandas.read_csv['schedule.csv']]
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
Đọc về Công cụ Python – 4 tiện ích chính
b. Đọc các hàng cho một cột
Đôi khi, chúng tôi có thể chỉ muốn tìm nạp một số hàng nhất định cùng một lúc cho một cột nhất định. Chúng tôi sử dụng toán tử cắt cho việc này. Đọc về Toán tử Python
>>> data=pandas.read_csv['schedule.csv'] >>> print[data[0:3]['title']]
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
c. Đọc các cột nhất định
Bây giờ chúng tôi cũng chỉ có thể tìm nạp một số cột nhất định. Đối với điều này, chúng tôi sử dụng. phương thức loc[] để lập chỉ mục nhiều trục
>>> data=pandas.read_csv['schedule.csv'] >>> print[data.loc[:,['title','rating']]]
Tệp CSV Python – Đọc một số cột nhất định
d. Đọc các hàng nhất định và các cột nhất định
Sử dụng. loc[], chúng ta cũng có thể tìm nạp một số hàng và một số cột nhất định
>>> data=pandas.read_csv['schedule.csv'] >>> print[data.loc[[1,3],['title','rating']]]
Định dạng tệp dữ liệu Python – Cách đọc tệp CSV, JSON và XLS
e. Đọc các cột nhất định cho một phạm vi hàng
Bây giờ, để tìm nạp các cột nhất định cho một phạm vi hàng, chúng tôi thay đổi một chút cú pháp trước đó và sử dụng cắt lát thay vì chỉ mục