Python数据导入和导出

本文将从以下几个方面详细阐述python数据导入和导出的方法以及技巧。

一、CSV文件的导入和导出

1、CSV文件的导入

在python中，使用csv模块可以方便地读取CSV文件中的数据。

import csv

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
    for row in reader:
        print(row)

上面的例子中，我们使用了csv模块中的reader方法，其中newline参数需要设置为空字符串，delimiter参数用于设置分隔符，quotechar参数用于设置数据中的引号。通过使用for循环可以逐行读取CSV文件中的数据。

2、CSV文件的导出

在python中写入CSV文件的方式和读取CSV文件的方式类似，同样使用csv模块提供的writer方法。

import csv

with open('example.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    writer.writerow(['First Name', 'Last Name', 'Age'])
    writer.writerow(['John', 'Doe', 35])
    writer.writerow(['Jane', 'Doe', 28])

同样的，我们需要设置好分隔符、引号等参数，使用writerow方法逐行写入数据。

二、JSON文件的导入和导出

1、JSON文件的导入

在python中，使用json模块可以方便地读取JSON格式的数据。

import json

with open('example.json') as json_file:
    data = json.load(json_file)
    for p in data['people']:
        print('Name: ' + p['name'])
        print('Age: ' + str(p['age']))

上面的例子中，我们使用了json模块中的load方法，将JSON格式的文件数据读入data变量中，并使用for循环逐行打印出数据。需要注意的是，由于json.load方法返回的是一个字典类型的变量，因此我们可以使用各种字典类型的操作，如上例中使用了data['people']。

2、JSON文件的导出

在python中写入JSON格式文件同样使用json模块，使用json.dump方法将数据写入JSON文件中。

import json

data = {
    'people': [
        {
            'name': 'John',
            'age': 35
        },
        {
            'name': 'Jane',
            'age': 28
        }
    ]
}

with open('example.json', 'w') as outfile:
    json.dump(data, outfile)

上例中我们首先定义了一个字典类型的数据，然后使用json.dump方法将数据写入JSON文件中。

三、Excel文件的导入和导出

1、Excel文件的导入

在python中，使用pandas库可以方便地读取Excel文件中的数据。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])

print(df)

上例中我们使用pandas库中的read_excel方法读取Excel文件中的数据，并打印出来。其中第二个参数为sheet的名称，index_col用于设置索引列的名称，na_values用于设置缺失数据的情况。

2、Excel文件的导出

在python中写入Excel文件同样使用pandas库中的to_excel方法来实现。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'First Name': ['John', 'Jane'], 'Last Name': ['Doe', 'Doe'], 'Age': [35, 28]})

writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter')

df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

writer.save()

上例中，我们首先定义了一个DataFrame类型的数据，然后使用ExcelWriter方法来创建写入文件的对象。将DataFrame数据写入文件时可以使用to_excel方法，其中sheet_name参数用于设置Excel中sheet的名称，index参数用于设置是否写入索引列。