一.文件

  1.简介

二.文件的相关操作

  1.打开文件 例如:  f = open("F:\\text.txt", 'r') 只读模式,不可写入

  

  2.读取文件 例如: f.readlines 读取一行

  3.写入 f.write("日日有见才")

  4.测试代码

Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> f = open("F:\\text.txt", 'r')
>>> for i in f.readlines():
print(i) 1235456撒大声地
>>> f.close()
>>> f = open("F:\\text.txt", 'a+')
>>> f.write("日日有见才")
5
>>> f.seek(0)
0
>>> f.read()
'1235456撒大声地日日有见才'
>>> f.close()
>>>

三.将excel文件存为csv文件

  使用函数:pandas.read_excel(io,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,parse_cols = None,usecols = None,squeeze = False,dtype = None,engine = None,converter = None,true_values = None,false_values = None,skiprows = None,nrows = None,na_values = None,keep_default_na = True,verbose = False,parse_dates = False,date_parser =无,千位=无,comment = None,skip_footer = 0,skipfooter = 0,convert_float = True,mangle_dupe_cols = True,** kwds )将Excel文件读入pandas DataFrame。

  1.CSV简介: CSV格式(Comma-Separated Values,逗号分隔值)是一种通用的,相对简单的文件格式,可应用在程序之间转移表格数据。由此看来,csv格式文件的应用还是很广大的。

  2.io : 路径

  3.sheet_name : str,int,list或None,默认值为0  (就是哪个表单)

字符串用于表单名称。整数用于零索引表单位置。字符串/整数列表用于请求多个工作表。指定“无”以获取所有工作表。

  4.to_excel将DataFrame写入Excel文件。

  to_csv将DataFrame写入逗号分隔值(csv)文件。

  read_csv将逗号分隔值(csv)文件读入DataFrame。

  read_fwf将固定宽度格式化的行表读入DataFrame。

# -*- coding:utf-8
import pandas as pd def ExcelToCsv_1(StartName, SheetName, EndName):
'''
函数功能: 将excel格式文件转换为csv格式文件,使用iat方法
StartName: excel表格的文件路径
SheetNmae: excel表格中的表格名称
EndName: csv文件的保存路径
'''
grade = pd.read_excel(StartName, sheet_name=SheetName) #从IO路径读取sheet表单
for i in range(len(grade.index)): #行
for j in range(1, len(grade.columns)): # 列
if grade.iloc[i, j] == '优秀':
grade.iat[i, j] = 90
elif grade.iloc[i, j] == '良好':
grade.iat[i, j] = 80
elif grade.iloc[i, j] == '合格':
grade.iat[i, j] = 60
else:
grade.iat[i, j] = 0 #空格换成0
grade.to_csv(EndName) #CSV '''
def ExcelToCsv_2(StartName, SheetName, EndName): 函数功能: 将excel格式文件转换为csv格式文件,使用replace方法
StartName: excel表格的文件路径
SheetNmae: excel表格中的表格名称
EndName: csv文件的保存路径
缺点: 无法将空值替换为0 grade = pd.read_excel(StartName, sheet_name=SheetName)
Grade = grade.replace("优秀", "90")
Grade = Grade.replace("良好", "80")
Grade = Grade.replace("不合格", "60")
Grade = Grade.replace("合格", "60")
Grade = Grade.replace("NaN", "0")
Grade.to_csv(EndName)
'''
ExcelToCsv_1("D:\\Python_1.xlsx", "Sheet1", "D:\\Python_1.csv")
#ExcelToCsv_2("D:\\Python_2.xlsx", "Sheet1", "D:\\Python_2.csv")

效果

五.CSV格式文件转换成html

先看一下HTML中表格的代码

#返回一行代码
def One_line_of_code(str,thNum):
text = '<tr>'
for i in range(thNum):
if len(str[i+1]) == 0: #如果是空,即长度为0
str[i+1]=0
print(str[i+1])
tem = '<td align="center">{}</td>'.format(str[i+1])
text +=tem
text+='</tr>'
return text def creat_HTML(io,IO,thNum):
hF = open(IO, 'w') #创建一个HTML文件
#写入代码
HTML1 = '''
<!DOCTYPE HTML>\n<html>\n<body>\n<meta charset=gbk2313>
<h1 align=center>Python成绩表</h2>
<table border='blue'>\n'''
HTML2 = "</table>\n</body>\n</html>"
hF.write(HTML1)
hF.write(csv_to_HTML(io,thNum))
hF.write(HTML2)
hF.close() def csv_to_HTML(io,thNum):
csv = open(io,'r',encoding="utf-8")
ls = [] #读取CSV里面的内容并且以逗号为分隔转换为ls列表
for line in csv:
line = line.replace('\n', '')
ls.append(line.split(','))
k=''
for i in range(1,thNum+1):
k+=('<td>{}&nbsp;</td>\n'.format(ls[0][i]))
K=''
for i in range(1,len(ls)):
K+=One_line_of_code(ls[i],thNum)
return (k+K) if __name__ =='__main__':
creat_HTML("D:\\Python_2.csv", "D:\\Python_2.html", 5)

效果

六.CSV转json

import json
fr = open("D://Python_2.csv", "r", encoding='utf-8') #转换为UTF-8,否则出现编码gbk编码错误 ls =[] for line in fr:
line = line.replace("\n", "") #去除换行
ls.append(line.split(','))   #去除空格 fr.close() #把CSV里面的内容读取到列表里,并且关闭文件 fw = open("D://Python_json.json", "w") #创建一个新文件,模式为覆盖写 for i in range(1,len(ls)):
ls[i] = dict(zip(ls[0], ls[i])) #zip为内置函数,能够将两个长度相同的 列表组 合成一个关系对 json.dump(ls[1:],fw, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) ensure...==False 保种可以输出中文
fw.close()

效果

七.列表内容写入csv

import pandas as pd

list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,9,9]]
# 下面这行代码运行报错
# list.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='utf-8')
name=['one','two','three']
test=pd.DataFrame(columns=name,data=list)#数据有三列,列名分别为one,two,three
print(test)
test.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='gbk')

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