python读取data数据(python读取data文件)

http://www.itjxue.com  2023-03-24 18:35  来源:未知  点击次数: 

pythondata.txt文件中的个数据提出来赋值用什么代码

1. 使用open函数 这个方法是Python中最基本的读取文件数据的方法,读取任何的文件都可以使用这个函数,它会将会文件中的数据读取到一个列表中,然后在使用这个函数

2. 使用numpy包的loadtxt方法 这种方法通常会在对实验的数据进行处理的时候才使用到,numpy它本身是一个计算包,所以在使用loadtxt方法是时候,文件中的数据

python怎么从excel中读取数据?

#导入包

import xlrd

#设置路径

path='C:\\Users\\jyjh\\Desktop\\datap.xlsx'

#打开文件

data=xlrd.open_workbook(path)

#查询工作表

sheets=data.sheets()

sheets

可以通过函数、索引、名称获得工作表。

sheet_1_by_function=data.sheets()[0]

sheet_1_by_index=data.sheet_by_index(0)

sheet_1_by_name=data.sheet_by_name(u'Sheet1')

可以通过方法获得某一列或者某一行的数值。

sheet_1_by_name.row_values(1)

sheet_1_by_name.col_values(1)

通过工作表的属性获得行数和列数。

n_of_rows=sheet_1_by_name.nrows

n_of_cols=sheet_1_by_name.ncols

也可以用一个循环来遍历一次文件。

for i in range(n_of_rows):

print sheet_1_by_name.row_values(i)

可以通过以下的任意一种方式访问单元格的数值。

cell_A1=sheet_1_by_name.cell(0,0).value

cell_A1=sheet_1_by_name.row(0)[0].value

cell_A1=sheet_1_by_name.col(0)[0].value

最后通过以下的方法对单元格的数值进行修改。

row=0

col=0

#ctype 0:empty,1:string,2:number,3:date,4:boolean,5:error

cell_type=1

value='Hello,Excel'

cell_A1=sheet_1_by_name.cell(0,0).value

format=0

sheet_1_by_name.put_cell(row,col,cell_type,value,format)

cell_A1=sheet_1_by_name.cell(0,0).value

Python[1]? (英国发音:/?pa?θ?n/ 美国发音:/?pa?θɑ?n/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

7月20日,IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位。

python写入和读取h5、pkl、mat 文件

python中使用h5py对HDF5文件进行操作。

1、创建文件和数据集

import h5py

import numpy as np

imgData = np.zeros((2,4))

f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件,文件指针是f

f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面

f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5]) #将数据写入文件的主键labels下面

f.close() #关闭文件

f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','r') #打开h5文件

for key in f.keys():

print(f[key].name)

print(f[key].shape)

print(f[key].value)

输出结果:

/data

(2, 4)

[[ 0. 0. 0. 0.]

[ 0. 0. 0. 0.]]

/labels

(5,)

[1 2 3 4 5]

Process finished with exit code 0

写入读取pkl文件

1)字典类型:

import pickle

dict_data={'name':["张三","李四"]}

with open("dict_data.pkl","wb") as fo:

pickle.dump(dict_data,fo)

with open("dict_data","rb") as fo:

dict_data=pickle.load(fo,encoding='bytes')

print(dict_data.keys())

print(dict_data)

print(dict_data["name"])

结果如下:

dict_keys(['name'])

{'name': ['张三', '李四']}

['张三', '李四']

2)列表类型

import pickle

list_data=["张三","李四"]

with open ("list_data","wb") as fo:

pickle.dump(list_data,fo)

with open("list_data","rb") as fo:

pickle.load(fo,encoding='bytes')

print(list_data)

print(list_data.keys())

pirnt(list_data["name"])

mat文件

mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件,使用save()函数保存一个mat文件。对于文件data.mat:

load(‘data.mat')

save('data_1.mat','A')

其中'A’表示要保存的内容。

在python读取mat文件:

1、读取文件:

import scipy.io as scio

file1='E://data.mat'

data=scio.loadmat(file1)

注意,读取出来的data是字典格式,可以通过函数type(data)查看。

print type(data)

结果显示

type 'dict'

找到mat文件中的矩阵:

print data['A']

结果显示

python读取numbers数据并输出

import pandas as pd # 导入pandas包,用于读取文件

data = pd.read_excel('XXX.xlsx') # 读取文件名为XXX的文件

# data = pd.read_excel(r'XXX.xlsx') # 这行代码上行效果相同,r代表read读取文件,默认是r

data.head() # 查看数据

# data.head(6) # 查看前6行数据

登录后复制

data.to_excel('XXX.xlsx', index=False) # 将data数据集导出至名为XXX的文件中。

python读取文件—txt文件常用读写操作

f = open("data.txt","r")? ?#设置文件对象

f.close() #关闭文件

为了方便,避免忘记close掉这个文件对象,可以用下面这种方式替代

with open('data.txt',"r") as f:? ? #设置文件对象

?str = f.read()()? ? #可以是随便对文件的操作

f = open("data.txt","r")? ?#设置文件对象

str = f.read()? ???#将txt文件的所有内容读入到字符串str中

f.close()? ?#将文件关闭

f = open("data.txt","r")? ?#设置文件对象

line = f.readline()

line = line[:-1]

while line:? ?? ?? ?? ? #直到读取完文件

? ? ?line = f.readline()??#读取一行文件,包括换行符

? ? ?line = line[:-1]? ???#去掉换行符,也可以不去

f.close() #关闭文件

data = []

for line in open("data.txt","r"): #设置文件对象并读取每一行文件

? ? ?data.append(line)? ?? ?? ?? ?? ?#将每一行文件加入到list中

?f = open("data.txt","r")? ?#设置文件对象

?data = f.readlines()??#直接将文件中按行读到list里,效果与方法2一样

?f.close()? ?? ?? ?? ? #关闭文件

可以使用pandas的.read_csv,读取文件的时候可以给每一列起名字,通过列名来调取相应列的数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv(" OSDO1012.txt",sep=',',header=None, names=['lat','lon','time','z']

使用data.lat就可以读取名为lat这一列的数据

?data = np.loadtxt("data.txt",skiprows = 1)? ?#将文件中数据加载到data数组里,并且跳过第一行

?with open('data.txt','w') as f:? ? #设置文件对象

? ? f.write(str)? ?? ?? ?? ?? ???#将字符串写入文件中

data = ['a','b','c']

单层列表写入文件

with open("data.txt","w") as f:

? ? f.writelines(data)

每一项用空格隔开,一个列表是一行写入文件

data =[ ['a','b','c'],['a','b','c'],['a','b','c']]

with open("data.txt","w") as f:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #设置文件对象

? ? ?for i in data:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #对于双层列表中的数据

? ? ? i = str(i).strip('[').strip(']').replace(',','').replace('\'','')+'\n'??#将其中每一个列表规范化成字符串

? ? ?f.write(i)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #写入文件

直接将每一项都写入文件

data =[ ['a','b','c'],['a','b','c'],['a','b','c']]

with open("data.txt","w") as f:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #设置文件对象

? ? ?for i in data:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #对于双层列表中的数据

? ? ? ? ? f.writelines(i)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #写入文件

np.savetxt("data.txt",data)? ???#将数组中数据写入到data.txt文件

np.save("data.txt",data)? ?? ???#将数组中数据写入到data.txt文件

python读取财经数据

提取日期数据基本语法

from WindPy import w

w.start()

当出现.ErrorCode==-103说明没连接上,要start一下

w.wsd(security, fields, startDate = None, endDate= None , options = None)

opion 可选(period, 日期类型, 货币类型,前后复权)

提取财务数据基本语法

w.wss(security, fields, options = None)

提取板块日序列基本语法

w.wses(sectorCode, fields, startDate = None, endDate = None, options = None)

提取板块日截面数据基本语法

w.wsee(sectorCode, fields, options=None)

提取宏观数据基本语法

w.edb(codes, startDate =None, endDate =None, options=None)

1.日期序列基本语法

ts.get_hist_data(stock,start,end)

注意:1.stock不能是集合,只能单个股票 2.需要带上.sz或.sh 3.没有field,只能取出数据后再切除.

2.pro用法

pro.daily(code, start, end, fields)

tushare引用语句

弊端也很明显,一方面不能stock集合输入,一次只能调取一个股票对应数据,另一方面tushare虽是免费试用,但有权限限制。

基本语法

wb.get_data_yahoo(code, start, end)

wb.DataReader(code, 'yahoo', start, end)

没法添加fields, 虽能集合适用,但出来的索引挺奇怪的

推荐使用定义函数或用for循环批量获取数据

总体感觉wind api最舒服,但需要账号,mac也不能直接调用wind api。还是推荐tushare的pro用法。

小白学习中,请指教=v=

(责任编辑:IT教学网)

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