文章目录
- 一、python 内置方法
- 读取文件（read()、readline()、readlines())
- 写入文件（write()、writelines()）
- 二、python模块（内置模块csv、外部模块openpyxl)
- csv模块写入与读取
- 模块openpyxl写入与读取
- 三、使用pandas库
- 写入文件(.csv、.excel、.txt等)
- 读取文件(.csv、.excel、.txt等)
- 三、使用numpy库
- 写入文件（savetxt()、save()、savez()）
- 读取文件（loadtxt()、load()、fromfile()）
一、python 内置方法
读取文件（read()、readline()、readlines())
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| read() | 一次性读取整个文件内容。 |
| readline() | 每次读取一行内容。内存不够时使用，一般不太用 |
| readlines() | 一次性读取整个文件内容，并按行返回到list，方便我们遍历 |
- read()
scores.txt
罗恩 23 35 44
哈利 60 77 68 88 90
赫敏 97 99 89 91 95 90
马尔福 100 85 90
file1 = open('F:\\python_test\\scores.txt','r',encoding='utf-8')# \在Python中是转义字符，所以时常会有冲突。为了避坑，Windows的绝对路径通常要稍作处理，写成以下两种格式； 'F:\\python_test\\scores.txt' 或者 r'F:\python_test\scores.txt'file_read = file1.read() file1.close()print(file_read)运行结果
罗恩 23 35 44哈利 60 77 68 88 90赫敏 97 99 89 91 95 99马尔福 100 85 90- readlines()
readlines() 会从txt文件取得一个列表，列表中的每个字符串就是scores.txt中的每一行。而且每个字符串后面还有换行的\n符号。
file1 = open('F:\\python_test\\scores.txt','r',encoding='utf-8') file_lines = file1.readlines() file1.close()print(file_lines)运行结果
['罗恩 23 35 44\n', '哈利 60 77 68 88 90\n', '赫敏 97 99 89 91 95 99\n', '马尔福 100 85 90']写入文件（write()、writelines()）
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| write() | 参数必须是字符串类型 |
| writelines() | 参数可以是list(序列)类型 |
- write()
如果打开文件模式中包含 w（写入），那么向文件中写入内容时，会先清空原文件中的内容，然后再写入新的内容。
file1 = open('F:\\python_test\\abc.txt','w',encoding='utf-8') file1.write('张无忌\n') file1.write('宋青书\n') file1.close()因此运行上面程序，再次打开 abc.txt 文件，只会看到新写入的内容：
- 追加写入文件
如果你只想增加东西，而不想完全覆盖掉原文件的话，就要使用’a’模式，表示append。新写入的内容会添加到原内容后边。
file1 = open('F:\\python_test\\abc.txt','a',encoding='utf-8') file1.write('张无忌\n') file1.write('宋青书\n') file1.close()运行程序，打开abc.txt文件，可以看到以下的内容
- writelines()
file1 = open('F:\\python_test\\scores.txt','r',encoding='utf-8') file2=open('F:\\python_test\\scores_writelines.txt','w+',encoding='utf-8')file2.writelines(file1.readlines()) file1.close()file2.close()运行程序，打开scores_writelines.txt文件，可以看到以下的内容
注意： 使用 writelines() 函数向文件中写入多行数据时，不会自动给各行添加换行符。上面例子中，之所以 scores_writelines.txt 文件中会逐行显示数据，是因为 readlines() 函数在读取各行数据时，读入了行尾的换行符。
二、python模块（内置模块csv、外部模块openpyxl)
csv模块写入与读取
- csv 写入文件步骤
1、创建文件：调用 open() 函数
2、创建对象：借助 writer() 函数
3、写入内容：调用 writer 对象的 writerow() 方法
4、关闭文件：close()
import csv #导入csv模块csv_file = open('F:\\python_test\\demo.csv','w',newline='',encoding='utf-8') # 调用open()函数打开csv文件，传入参数：文件名“demo.csv”、写入模式“w”、newline=''、encoding='utf-8'。writer = csv.writer(csv_file) # 用csv.writer()函数创建一个writer对象。writer.writerow('\ufeff')#解决使用excel打开时中文字符出现乱码情况writer.writerow(['电影','豆瓣评分']) # 调用writer对象的writerow()方法，可以在csv文件里写入一行文字 “电影”和“豆瓣评分”。writer.writerow(['银河护卫队','8.0'])writer.writerow(['复仇者联盟','8.1'])csv_file.close() # 写入完成后，关闭文件- csv 读取文件步骤
1、打开文件：调用open()函数
2、创建对象：借助reader()函数
3、读取内容：遍历reader对象
4、打印内容：print()
import csvcsv_file=open('F:\\python_test\\demo.csv','r',newline='',encoding='utf-8') #用open()打开“demo.csv”文件，'r'是read读取模式，newline=''是避免出现两倍行距。encoding='utf-8'能避免编码问题导致的报错或乱码reader=csv.reader(csv_file) #用csv.reader()函数创建一个reader对象for row in reader: #用for循环遍历reader对象的每一行。打印row，就能读取出“demo.csv”文件里的内容print(row)csv_file.close()运行结果
模块openpyxl写入与读取
- Excel文件写入步骤
1、创建工作薄：利用openpyxl.Workbook{}创建workbook对象
2、 获取工作表：借助workbook对象的active属性
3、操作单元格：单元格：sheet[‘A1’]；一行：append()
4、保存工作薄：save{}
import openpyxl # 导入openpyxl wb=openpyxl.Workbook() # 利用openpyxl.Workbook()函数创建新的workbook（工作簿）对象，就是创建新的空的Excel文件。sheet=wb.active # wb.active就是获取这个工作簿的活动表，通常就是第一个工作表。sheet.title='册页一与一' # 可以用.title给工作表重命名。现在第一个工作表的名称就会由原来默认的“sheet1”改为"new title"。sheet['A1'] = '吴青峰'# 把'漫威宇宙'赋值给第一个工作表的A1单元格，就是往A1的单元格中写入了'漫威宇宙'。rows = [['费洛蒙小姐','我会我会','最难的是相遇','低低星垂'],['宁静海','困在','迷幻','极光']] # 先把要写入的多行内容写成列表，再放进大列表里，赋值给rows。for i in rows: # 遍历rows，同时把遍历的内容添加到表格里，这样就实现了多行写入。sheet.append(i)print(rows)wb.save('F:\\python_test\\song.xlsx') # 保存新建的Excel文件，并命名为“song.xlsx”运行程序，查看song.xlsx文件
- Excel文件读取步骤
1、打开工作薄：利用openpyxl.Workbook{}创建workbook对象
2、获取工作表：借助workbook对象的active属性
3、读取单元格：单元格：sheet[‘A1’]；一行：append()
4、打印单元格：save{}
wb = openpyxl.load_workbook('F:\\python_test\\song.xlsx') #调用openpyxl.load_workbook()函数，打开“song.xlsx”文件。sheet = wb['册页一与一']#获取“song.xlsx”工作簿中名为“册页一与一”的工作表。sheetname = wb.sheetnames#sheetnames是用来获取工作簿所有工作表的名字的。print(sheetname) #如果你不知道工作簿到底有几个工作表，就可以把工作表的名字都打印出来。A1_cell = sheet['A1'] #把“册页一与一”工作表中A1单元格赋值给A1_cell，再利用单元格value属性，就能打印出A1单元格的值。A1_value = A1_cell.valueprint(A1_value)运行结果
三、使用pandas库
写入文件(.csv、.excel、.txt等)
使用pandas写入文件方法如下 ：
| 方法 | 描述 | 返回数据 |
|---|---|---|
| to_csv() | 写入 .csv 格式 或者 .txt格式 文件 | 输出dataframe格式 |
| to_excel() | 写入excel文件（包括xlsx,xls,xlsm格式） | 输出dataframe格式 |
- 写入 .csv 文件：to_csv()
import pandas as pd
pd.to_csv() 是DataFrame类的方法
- 基本参数
DataFrame.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=‘infer’, quoting=None, quotechar=‘”’, line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal=‘.’, errors=‘strict’)
| 参数名称 | 功能以及含义 |
|---|---|
| path_or_buf | 文件输出路径 |
| sep | 分隔符，默认为’,’ |
| na_rep | 缺失数据填充，默认是空字符串 |
| float_format | 字符串格式，小数点保留几位 |
| columns | 要输出到csv的列名 |
| header | 是否保留列名，默认是保留列名，可传入一个列名列表list |
| index | 写行名称（索引），默认写入 |
| encoding | 编码格式，表示在输出文件中使用的编码的字符串，Python2默认为“ASCII”，Python3默认为“UTF-8”。 |
- path_or_buf 路径
#任意的多组列表a = [1,2,3]b = [4,5,6]#字典中的key值即为csv中列名dataframe = pd.DataFrame({'a_name':a,'b_name':b})#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名dataframe.to_csv("F:\\python_test\\test.csv",index=False,sep=',')运行结果
import pandas as pddata_read_path='F:\\python_test\\demo.csv'data_write_path='F:\\python_test\\demo_save.csv' #指明保存文件路径data=pd.read_csv(data_read_path)data.to_csv(data_write_path,index=False,encoding='utf=8-sig') 运行结果
- sep 分隔符
data.to_csv(data_write_path,sep=',') - np_rep
data.to_csv(data_write_path,sep=',',na_rep="NULL",encoding='utf=8-sig') #空值保存为NULL，如果不写，默认是空运行结果
- float_format
data.to_csv(data_write_path,float_format='%.2f',encoding='utf=8-sig') #保留两位小数运行结果
- columns
data.to_csv(data_write_path,columns=['电影'],encoding='utf=8-sig') #只保留名为“电影”这一列运行结果
- header
data.to_csv(data_write_path,header=0,encoding='utf=8-sig')#不保存列名运行结果
- index
data.to_csv(data_write_path,index=0,encoding='utf=8-sig') #不保存行索引运行结果
- 写入 .txt 文件：to_csv()
import pandas as pd
pd.to_csv()
记得一定设置分割方式：sep
import pandas as pddata_read_path='F:\\python_test\\demo.csv'data=pd.read_csv(data_read_path)data.to_csv('F:\\python_test\\demo_save.txt', sep='\t', index=False)运行结果
- 写入 .excel 文件：to_excel()
import pandas as pd
pd.to_excel()
- 基本参数
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name=‘Sheet1’, na_rep=‘’, float_format=None, columns=None,
header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True,
encoding=None, inf_rep=‘inf’, verbose=True, freeze_panes=None)
| 参数名称 | 功能以及含义 |
|---|---|
| excel_writer | 文件路径或现有的ExcelWriter |
| sheet_name | 它是指包含DataFrame的工作表的名称。 |
其他参数意义和to_csv()相似，可以参考前面to_csv()例子。
- 单个sheet写入
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'One': [1, 2, 3]})df1.to_excel('F:\\python_test\\excel1.xlsx', sheet_name='test1', index=False) # index false为不写入索引运行结果
读取文件(.csv、.excel、.txt等)
使用pandas读取文件方法如下 ：
| 方法 | 描述 | 返回数据 |
|---|---|---|
| read_csv() | 读取csv格式文件 | 输出dataframe格式 |
| read_excel() | 读取excel文件（包括xlsx,xls,xlsm格式） | 输出dataframe格式 |
| read_table() | 读取txt文件，通过sep参数（分隔符）的控制来对任何文本文件读取 | |
| read_json() | 读取json格式文件 | |
| read_html() | 读取html表格 | |
| read_clipboard() | 读取剪切板内容 | |
| read_pickle() | 读取pickled持久化文件 | |
| read_sql() | 读取数据库数据，连接好数据库后，传入sql语句即可。 | |
| read_dhf() | 读取hdf5文件，适合大文件读取。 | |
| read_parquet() | 读取parquet文件 | |
| read_sas() | 读取sas文件 | |
| read_stata() | 读取stata文件 | |
| read_gdp() | 读取google_blgquery数据 |
- 读取 .csv 文件：read_csv()
pandas.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, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression=‘infer’, thousands=None, decimal=’.’, lineterminator=None, quotechar=’”’, quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None)
- 基本参数
| 参数名称 | 功能以及含义 |
|---|---|
| filepath_or_buffer | 可以是文件路径、可以是URL，也可以是实现read方法的任意对象。 |
| sep | 字符串，表示分隔符，默认为’,’ .。 |
| delimiter | 分隔符的另一个名字，与sep功能相似，默认None。 |
| delim_whitespace | 默认为False，设置为True时，表示分隔符这空白字符，可以是空格，‘\t’等等。不管分隔符是什么，只要是空白字符，那么可以通过delim_whitespace=True进行读取。 |
| header | 设置导入DataFrame的列名称，默认为”infer“，注意它与下面介绍的names参数的微妙关系。 |
| names | 当names没被赋值时，header=0，即选取数据文件的第一行作为列名；当names被赋值，header没被赋值时，header=None。如果都赋值，就会实现两个参数的组合功能。 |
| index_col | 读取文件之后得到的DataFrame的索引默认是0，1，2…，我们可以通过set_index设定索引，但是也可以在读取的时候就指定某列为索引。 |
| usecols | 如果一个数据集中含有很多列，但是我们在读取的进修只想要使用到的列，就可以使用这个参数。 |
| mangle_dupe_cols | 在实际工作中，我们得到的数据会很复杂，有时导入的数据会含有名字相同的列。参数 mangle_dupe_cols 会将重名的列后面多一个 .1，该参数默认为 True，如果设置为 False，会抛出不支持的异常。 |
| prefix | 当导入的数据没有header时，设置此参数会自动加一个前缀。 |
- filepath_or_buffer
import pandas as pddata_path='F:\\python_test\\demo.csv'data=pd.read_csv(data_path)print(data)运行结果
- sep
从图中，得知 demo.csv 的分隔符为 ‘,’
注意：“csv文件的分隔符” 和 “我们读取csv文件时指定的分隔符” 一定要一致。 不一致，因此多个列之间没有分开，而是连在一起了，如下图所示。 所以，我们需要将分隔符设置成 ‘,’ 才可以。
pd.read_csv(data_path,sep='\t')运行结果
pd.read_csv(data_path,sep=',')运行结果
- delim_whitespace :不管分隔符是什么，只要是空白字符，那么可以通过delim_whitespace=True进行读取。
pd.read_csv(data_path,delim_whitespace=True)运行结果
- header、names
1、 csv文件有表头并且是第一行，那么names和header都无需指定;
2、csv文件有表头、但表头不是第一行，可能从下面几行开始才是真正的表头和数据，这个时候指定header即可;
3、csv文件没有表头，全部是纯数据，那么我们可以通过names手动生成表头;
4、csv文件有表头、但是这个表头你不想用，这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据，然后再用names将表头替换掉，就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename；
1）names 没有被赋值，header 也没赋值：
#header=0，即选取文件的第一行作为表头pd.read_csv(data_path,sep=',')运行结果
2）names 没有被赋值，header 被赋值：
#不指定names,指定header为1，则选取第二行当做表头，第二行下面为数据。pd.read_csv(data_path,sep=',',header=1)运行结果
3）names 被赋值，header 没有被赋值：
pd.read_csv(data_path,sep=',',names=['id','movies','grades','date'])运行结果
4）names 和 header 都被赋值：
#相当于先不看names，只看header，header为0代表先把第一行当做表头，下面的当成数据；然后再把表头用names给替换掉。pd.read_csv(data_path,sep=',',names=['id','movies','grades','date'],header=0)运行结果
- index_col：我们在读取文件之后所得到的DataFrame的索引默认是0、1、2……，我们可以通过set_index设定索引，但是也可以在读取的时候就指定某列为索引。
pd.read_csv(data_path,sep=',',index_col="电影")运行结果
- usecols：如果一个数据集中有很多列，但是我们在读取的时候只想要使用到的列，我们就可以使用这个参数。
pd.read_csv(data_path,sep=',',usecols=["电影"])运行结果
- prefix ：当导入的数据没有 header 时，设置此参数会自动加一个前缀。
pd.read_csv(data_path,sep=',', header=None, prefix="hello")运行结果
- 通用解析参数
| 参数名称 | 功能以及含义 |
|---|---|
| dtype | 在读取数据的时候，设定字段的类型。 |
| engine | pandas解析数据时用的引擎，目前解析引擎有两种：c、python。默认为 c，因为 c 引擎解析速度更快，但是特性没有 python 引擎全。如果使用 c 引擎没有的特性时，会自动退化为 python 引擎。 |
| converters | 读取数据的时候对列数据进行变换。 |
| skiprows | 表示过滤行，想过滤哪些行，就写在一个列表里面传递给skiprows即可。 |
| skipfooter | 从文件末尾未过滤行。 |
| nrows | 设置一次性读入的文件行数。 |
| comment | 指定注释符，在读取数据时，如果碰到行首指定的注释符，则跳过该行。 |
- dtype：
例如，编号为“0002”，如果默认读取的时候，会显示为2，所以这个时候要把他转为字符串类型，才能正常显示为0002：
pd.read_csv(data_path,sep=',')运行结果
pd.read_csv(data_path,sep=',',dtype={"编号": str})运行结果
- converters：
例如将编号增加10，在使用converters参数时，解析器默认所有列的类型为str，所以需要进行类型转换。
pd.read_csv(data_path,sep=',',converters={"编号": lambda x: int(x) + 10})运行结果
- skiprows：
这里把第一行过滤掉了，因为第一行是表头，所以在过滤掉之后第二行就变成表头了。
注意的是：这里是先过滤，然后再确定表头。
pd.read_csv(data_path, sep=",", skiprows=[0])运行结果
当然里面除了传入具体的数值，来表明要过滤掉哪些行，还可以传入一个函数。
由于索引从0开始，所以凡是索引大于0、并且%2等于0的记录都过滤掉。索引大于0，是为了保证表头不被过滤掉。
pd.read_csv(data_path, sep=",", skiprows=lambda x:x>0 and x%2 == 0)运行结果
- skipfooter：从文件末尾过滤行，解析引擎退化为 Python。这是因为 C 解析引擎没有这个特性。
pd.read_csv(data_path, sep=",", skipfooter=3, encoding="utf-8", engine="python")运行结果
- nrows：设置一次性读入的文件行数。
pd.read_csv(data_path, sep=",",nrows=1)运行结果
- 空值处理相关参数
| 参数名称 | 功能以及含义 |
|---|---|
| na_values | 该参数可以配置哪些值需要处理成NaN |
- na_values
pd.read_csv(data_path, sep=",",na_values={"电影": ["银河护卫队", "复仇者联盟"]})运行结果
- 时间处理相关参数
| 参数名称 | 功能以及含义 |
|---|---|
| parse_dates | 指定某些列为时间类型，这个参数一般搭配date_parse使用。 |
| date_parser | 用来配合parse_dates参数的，因为有的列虽然是日期，但没办法直接转化，需要我们指定一个解析格式。 |
| infer_datetime_format | 参数默认为 False。如果设定为 True 并且 parse_dates 可用，那么 pandas 将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析，在某些情况下会快 5~10 倍。 |
from datetime import datetimedata_1=pd.read_csv(data_path,sep=',')data_2=pd.read_csv(data_path, sep=",",parse_dates=["日期"], date_parser=lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d"))print(data_1.dtypes)运行结果
print(data_2.dtypes)运行结果
- 读取 .excel 文件：read_excel()
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,
header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=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=None,thousands=None,comment=None,skipfooter=0,convert_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds)
- io：支持str,bytes,ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object。
默认读取第一个sheet的全部数据
import pandas as pd excel_path='F:\\python_test\\song.xlsx'pd.read_excel(excel_path)运行结果
- sheet_name()：参数支持str,int,list,None,default()格式
str字符串用于引用的sheet的名称
pd.read_excel(excel_path，sheet_name=“无与伦比的美丽”)运行结果
int整数用于引用的sheet的索引（从0开始）
pd.read_excel(excel_path,sheet_name=2,names=["song"],header=None)运行结果
字符串或整数组成的列表用于引用特定的sheet
读取后的数据类型是OrderedDict,将两个sheet的数据合并到了一个list中
pd.read_excel(excel_path,sheet_name=[2,"无与伦比的美丽"],names=["song"],header=None)运行结果
None 表示引用所有sheet
pd.read_excel(excel_path,sheet_name=None)运行结果
- 其他参数与read_csv()相似，可以参考前面讲解结合使用。
读取 .txt 文件：read_table()
pandas.read_table(filepath_or_buffer, *, sep=_NoDefault.no_default, delimiter=None, header=‘infer’, names=_NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=_NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression=‘infer’, thousands=None, decimal=‘.’, lineterminator=None, quotechar=‘”’, quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, encoding_errors=‘strict’, dialect=None, error_bad_lines=None, warn_bad_lines=None, on_bad_lines=None, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None)
有一个test.txt文件，内容如下:
import pandas as pd#用read_table函数读取文本文件的数据data=pd.read_table('F:\\python_test\\test.txt', #文件路径，前面的filepath_or_buffer符可以省略掉 sep='，',#指定数据中变量之间的分隔符，注意这里是中文的逗号 header=None , #不需要将原来的数据中的第一行读作表头 names=['id','name','gender','native place'] , #重新为各列起变量名称 converters={'id':str} ,#将ID转换为字符串，以免开头的00消失 skiprows=2 , #跳过开头的两行数据 skipfooter=2, #跳过末尾的两行数据 comment='！', #不读取“！”开头的数据行 engine='python',#skipfooter：从文件末尾过滤行，解析引擎退化为 Python,C 解析引擎没有这个特性。 encoding='utf-8' #为防止中文乱码 )运行结果
三、使用numpy库
写入文件（savetxt()、save()、savez()）
Numpy写入文件的3中方法：savetxt()、save()、savez()。
| 方法 | 描述 | 返回数据 |
|---|---|---|
| savetxt() | 将1维或者2维数组写入txt文本或csv文件 | 数组 |
| save() | 写Numpy专用的二进制数据，将数组以未压缩二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。会自动处理元素类型和形状等信息。 | |
| savez() | 写Numpy专用的二进制格式文件。将多个数组压缩到一个扩展名为npz的文件。其中每个文件都是一个save()保存的npy文件。 | 数据 |
- savetxt()
numpy.savetxt(fname,array,fmt=‘%.18e’,delimiter=None,newline=‘\n’, header=‘’, footer=‘’, comments=’# ‘, encoding=None)**
- 主要参数
| 参数名称 | 功能以及含义 |
|---|---|
| fname | 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件。 |
| array | 存入文件的数组（一维数组或者二维数组） |
| fmt | 写入文件的格式，如%d , %.2f , %.18e，默认值是%.18e（浮点数）。 |
| delimiter | 分隔符，通常情况是str可选。 |
| header | 将在文件开关写入的字符串。 |
| footer | 将在文件尾部写入的字符串。 |
| comments | 将附加到header和footer字符串的字符串，以将其标记为注释。默认值：’＃’ |
| encodiing | 用于编码输出文件的编码。 |
- 写入 .txt 文件
import numpy as nparr=np.arrange(12).reshape(3,4)## 保存为txt文件,fmt缺省取%.18e(浮点数），分割符默认是空格。np.savetxt("F:\\python_test\\numpy_test_1.txt",arr)运行结果
## fmt:%d 写入文件的元素是十进制整数,分割符为逗号","。np.savetxt("F:\\python_test\\numpy_test_2.txt",arr,fmt="%d",delimiter=',')运行结果
## 在numpy_test_3.txt文件头部和尾部增加注释，头部 #test_3，尾部 # 数据写入注释，写入文件的元素是字符串np.savetxt("F:\\python_test\\numpy_test_3.txt",arr,fmt="%s",delimiter=',',header=\'test_3',footer="测试数据",encoding="utf-8")运行结果
## 在numpy_test_4.txt文件头部加 ##test_4 注释np.savetxt("F:\\python_test\\numpy_test_4.txt",arr,fmt="%f",delimiter=',',header='test_4',footer="测试数据",encoding="utf-8")运行结果
- 写入 .csv 文件
## 将保存为csv文件np.savetxt("F:\\python_test\\numpy_test_2.csv",arr,fmt='%d',header='test_2',delimiter=',')运行结果
- save()
numpy.save(file,array)
- savez()
numpy.savez(file,array)
读取文件（loadtxt()、load()、fromfile()）
Numpy读取文件的3中方法：loadtxt()、load()、fromfile()。
| 方法 | 描述 | 返回数据 |
|---|---|---|
| loadtxt() | 读取txt文本、csv文件以及.gz 或.bz2格式压缩文件，前提是文件数据每一行必须要有数量相同的值。 | 数组 |
| load() | 读取Numpy专用的二进制数据，读取从npy、npz、pickle文件加载数组或pickled对象 | 数组、元组、字典等 |
| fromfile() | 简单的文本、二进制数 | 数据 |
- laodtxt()
numpy.loadtxt(fname,dtype=type’float’>,comments=’#’,delimiter=None, converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0,encoding=‘bytes’)
- 基本参数
| 方法 | |
|---|---|
| fname | 文件的相对地址或者绝对地址（被读取的文件名） |
| dtype | 指定读取后的数据的数据类型,默认设置为float |
| comments | 跳过文件中指定参数开关的行（即不读取） |
| delimiter | 指定读取文件中数据的分割符 |
| converters | 对读取的数据进行预处理 |
| skiprows | 选择跳过的行数 |
| usecols | 指定需要读取的列 |
| unpack | 选择是否将数据进行向量输出 |
| encoding | 对读取的文件进行预编码 |
- 读取 .txt 文件
import numpy as np## 读取 ”F:\\python_test\\“ 路径下文件numpy_test_1.txtnp.loadtxt("F:\\python_test\\numpy_test_1.txt")运行结果
## skiprows:指跳过前1行, 如果设置skiprows=2, 就会跳过前两行,数据类型设置为整型。np.loadtxt("F:\\python_test\\numpy_test_1.txt",skiprows=2,dtype=int)运行结果
## comment, 如果行的开头为#就会跳过该行np.loadtxt("F:\\python_test\\numpy_test_4.txt",skiprows=2,comments="#",delimiter=',')np.loadtxt("F:\\python_test\\numpy_test_4.txt",comments="#",delimiter=',')运行结果
## usecols:指定读取的列，若读取0,2两列np.loadtxt('F:\\python_test\\numpy_test_3.txt',dtype=int, skiprows=1,delimiter=',',usecols=(0, 2))运行结果
## unpack是指会把第一列当成一个列输出 ，而不是合并在一起。(a,b)=np.loadtxt("F:\\python_test\\numpy_test_2.txt",skiprows=1,dtype=int,delimiter=',',usecols=(0,2),comments="#",unpack=True)print(a,b,sep="\n")运行结果
- 读取 .csv 文件
## 读取csv文件np.loadtxt("F:\\python_test\\numpy_test_2.csv",dtype='float32', delimiter=',')运行结果
- load()
load(file, mmap_model=None, allow_pickle=True, fix_import=True, encoding=‘ASCII’)
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| file | 类文件对象或字符串格式。类文件对象需要支持seek()和read()方法。 |
| mmap_mode | 内存映射模型。值域None。‘r+‘，’r’，‘w+’，‘c’。 |
| allow_pickle | 布尔型。决定是否加载存储在npy文件pickled对象数组，默认为True。 |
| fix_imports | 布尔型。如果为True,pickle尝试将旧的python2名称映射到python3中并使用新的名称。仅在python2生成的pickled文件加载到python3时才有用，默认为True。 |
| encoding | 字符串。决定读取python2字符串时使用何种编码。 |
- 读取 .npy 文件
import numpy as np write_data=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])np.save("F:\\python_test\\load_data.npy",write_data) # 保存为npy数据文件，将数据存储为npy保存时可以省略扩展名，默认为.npy。read_data=np.load('F:\\python_test\\load_data.npy') # 读取npy文件print(read_data) 运行结果
- 读取 .npz 文件
import numpy as np write_data_1=np.arange(12).reshape(3,4)np.savez("F:\\python_test\\load_data_1.npz",write_data) #多数组存储，默认文件名.npzread_data_1=np.load("F:\\python_test\\load_data_1.npz") #读取.npz文件for i in read_data_1.items():print(i)运行结果
- fromfile()
fromfile(file, dtype=float, count=-1, sep=‘’)
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| file | 文件或者字符串。 |
| dtype | 数据类型。注意数据类型与文件存储的类型一致。 |
| count | 整数型。读取数据的数量，-1表示读取所有数据。 |
| sep | 字符串，如果file是一个文本文件，那么该值就是数据间的分隔符。如查为空（“”）则意味着file是一个二进制文件，多个空格的话按照一个空格处理。 |
- 读取二进制文件
import numpy as npfile_name = "F:\\python_test\\numpy_test_1.txt"data = np.loadtxt(file_name, dtype='float32', delimiter=' ')tofile_name = 'binary'# 定义导出二进制文件名data.tofile(tofile_name)# 导出二进制文件fromfile_data = np.fromfile(tofile_name, dtype='float32')# 读取二进制文件print(fromfile_data)运行结果
注意：务必确保读入文件跟存储文件时的数据类型一致，否则导致数据报错。比如上面代码，不指定float32格式，看一下输出结果。tofile()方法保存的数据丢失数据形状信息，因此导入时无法重现原始数据矩阵。
import numpy as npfile_name = "F:\\python_test\\numpy_test_1.txt"data = np.loadtxt(file_name,delimiter=' ')tofile_name = 'binary'# 定义导出二进制文件名data.tofile(tofile_name)# 导出二进制文件fromfile_data = np.fromfile(tofile_name, dtype='float32')# 读取二进制文件print(fromfile_data)运行结果
