Python读写文件csv、json、Excel、数据库

Python读写文件csv、json、Excel、数据库

常用文件

文件格式	特点	数据结构	语句
csv	格式简单、快速存取、兼容性好。 常用于保存和处理工程、金额、商业数据文件。		方法1 import csv # 读 data = [] f = open(r’d:\f1.csv’,‘r’) csvreader = csv.reader(f, delimiter=’,’) f.close() header = csvreader.__next__() # 剔除第一行。第一行一般是列名称 for row in csvreader:     data.append(row) # 查 data[0] # 存 with open(‘la.csv’, ‘w’) as f2:     cw = csv.writer(f2, lineterminator =’\n’)     cw.writerow(header)     cw.writerows(data) 方法2 import pandas as pd # 读 df = pd.read_csv(‘test1.csv’, encoding=‘gbk’, dtype={‘info_id’:str, ‘emp_id’:str}) # 查 df.info() # 存 df.to_csv(‘df.csv’, encoding=‘gbk’, index=False)
json	轻量级文本数据交换格式 存储空间小、处理速度快 json是JavaScript对象表示法	json本质上是一种嵌套字典格式， 但键所对象的值不仅是数字， 还可以是字符串、数组、列表等	import json # 读 with open(‘f1.json’, encoding=‘utf-8’) as f:     f_read = f.read() #read函数读取成一个字符串 data = json.loads(f_read) # 查 data[‘data’][‘indent’] # 存 data = data[‘data’] with open(r’test.json’,‘w’) as f:     json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)
Excel			import pandas as pd import xlrd # 读 workbook = xlrd.open_workbook(‘t1.xlsx’) sheet_name = workbook.sheet_names() order1 = pd.read_excel(‘meal_order_detail.xlsx’, sheet_name=sheet_name[0]) # 查 df1.info() # 存 df1.to_excel(‘a1.xlsx’, sheet_name=‘sheet1’, index=False, encoding=‘utf-8’)
数据库			import pandas as pd import pymysql from sqlalchemy import create_engine # 读 conn = create_engine(‘mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test01’) sql = 'select * from test01’ df1 = pd.read_sql(sql, conn) #查 df1.head() # 存 df1.to_sql(‘testdf’, con=conn, index=False, if_exists=‘replace’)