读写文本文件 - python学习教程_python基础教程_ python培训

在对数据进行分析时，通常不会将需要分析的数据直接写入到程序中，这样不仅造成程序代码臃肿，而且可用率很低。常用的方法是将需要分析的数据存储到本地中，之后再对存储文件进行读取。针对不同的存储文件，Pandas读取数据的方式是不同的。

CSV文件是一种纯文本文件，可以使用任何文本编辑器进行编辑，它支持追加模式，节省内存开销。因为CSV文件具有诸多的优点，所以在很多时候会将数据保存到CSV文件中。

Pandas中提供了read_csv()函数与to_csv()方法，分别用于读取CSV文件和写入CSV文件，关于他们的具体介绍如下：

1. 通过to_csv()方法将数据写入CSV文件

to_csv()方法的功能是将数据写入到CSV文件中，其语法格式如下：

to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,
       columns=None,header=True, index=True, index_label=None, mode='w', 
       encoding=None, compression=None,quoting=None,quotechar='"',
       line_terminator='\n',chunksize=None, tupleize_cols=None,
       date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')

上述方法中常用参数表示的含义如下：

（1） path_or_buf：文件路径。

（2） index：布尔值，默认为True。若设为False，则将不会显示索引。

（3） sep：分隔符，默认用“.”隔开。

如果指定的路径下文件不存在，则会新建一个文件来保存数据；如果文件已经存在，则会将文件中的内容进行覆盖。

为了能够让大家更好地理解to_csv()方法的使用，接下来，通过一段示例代码来演示如何将DataFrame对象中的数据写入到CSV文件中，具体代码如下。

In [80]: import pandas as pd
         df = pd.DataFrame({'one_name':[1,2,3],'two_name':[4,5,6]})
         # 将df对象写入到csv格式的文件中
         df.to_csv(r'E:\数据分析\itcast.csv', index=False)
         '写入完毕'
Out[80]: '写入完毕'

上述示例中，创建了一个3行2列的df对象，然后通过to_csv()方法将df对象中的数据写入到E盘指定的位置。为了提示程序执行结束，可以在末尾打印一句话“写入完毕”，提示程序是否执行完成。

代码执行成功后，会在E盘目录中生成一个名为“itcast.csv”的文件。使用Excel工具打开itcast.csv文件，可以看到写入的数据如图1所示。

图1 itcast.csv文件

2. 通过read_csv()函数读取CSV文件的数据

read_csv()函数的作用是将CSV文件的数据读取出来，转换成DataFrame对象展示。read_csv()函数的语法格式如下。

read_csv(filepath_or_buffer,sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None,
         index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, 
         dtype=None ...)

上述函数中常用参数表示的含义如下：

(1) filepath_or_buffer：表示文件路径，可以为URL字符串。

(2) sep：指定使用的分隔符，如果不指定默认用“，”分隔。

(3) header：指定行数用来作为列名，如果读取的文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。需要注意的是，当skip_blank_lines = True时，这个参数忽略注释行和空行，当明确设定header=0时，就会替换掉原来存在的列名。

(4) names：用于结果的列名列表。如果文件不包含标题行，则应该将该参数设置为None。

(5) index_col：用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列，则表示有多个行索引。

需要注意的是，在读取文件时，如果传入的是文件的路径，而不是文件名，则会出现报错，具体的解决方法是先切换到该文件的目录下，使用os模块获取该文件的文件名。

接下来，使用read_csv()函数将存储在E盘目录下 “itcast.csv”文件的内容读取出来，示例代码如下。

In [81]: import pandas as pd
         file = open(r"E:\数据分析\itcast.csv")
         # 读取指定目录下的csv格式的文件
         file_data = pd.read_csv(file)
         file_data
Out[81]: 
      one_name two_name
    0      1     4
    1      2     5
    2      3     6

Text格式的文件也是比较常见的存储数据的方式，后缀名为".txt"，它与上面提到的CSV文件都属于文本文件。如果希望读取Text文件，既可以用前面提到的read_csv()函数，也可以使用read_table()函数。

假设现在有一个名称为“itcast.txt”的Text文件，打开文件后的内容如图2所示。

图2 打开itcast.txt文件

接下来，使用read_table()函数读取itcast.txt文件中的数据，具体代码如下。

In [82]: import pandas as pd
         file = open(r'E:\数据分析\itcast.txt')
         data = pd.read_table(file)
         data

Out[82]: 
Hello itcast!
0       ABC
1     itheima

上述示例中，调用read_table()函数读取itcast.txt文件，默认读取时以“\t”为分隔符，并将数据转换成data对象展示。由于文本文件中只有三行内容，所以默认将文件中的第一行内容作为列索引。

注意：

read_csv()与read_table()函数的区别在于使用的分隔符不同，前者使用“，”作为分隔符，而后者使用“\t”作为分隔符。