n种方式教你用python读写excel等数据文件

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世间无限丹青手，一片伤心画不成。

python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。

下面整理下python有哪些方式可以读写数据文件。

1. read、readline、readlines

• read()  ：一次性读取整个文件内容。推荐使用read(size)方法，size越大运行时间越长

• 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

具体用法可见：一文搞懂python文件读写

2. 内置模块csv

python内置了csv模块用于读写csv文件，csv是一种逗号分隔符文件，是数据科学中最常见的数据存储格式之一。csv模块能轻松完成各种体量数据的读写操作，当然大数据量需要代码层面的优化。

• csv模块读取文件

# 读取csv文件
import csv
with open('test.csv','r') as myFile:
    lines=csv.reader(myFile)
    for line in lines:
        print (line)

• csv模块写入文件

import csv
with open('test.csv','w+') as myFile:
    myWriter=csv.writer(myFile)
    # writerrow一行一行写入
    myWriter.writerow([7,8,9])
    myWriter.writerow([8,'h','f'])
    # writerow多行写入
    myList=[[1,2,3],[4,5,6]]
    myWriter.writerows(myList)

3. numpy库

• loadtxt方法

loadtxt用来读取文本文件（包含txt、csv等）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。

import numpy as np
# loadtxt()中的dtype参数默认设置为float
# 这里设置为str字符串便于显示
np.loadtxt('test.csv',dtype=str)
# out：array(['1,2,3', '4,5,6', '7,8,9'], dtype='<U5')

• load方法

load用来读取numpy专用的.npy, .npz 或者pickled持久化文件。

import numpy as np
# 先生成npy文件
np.save('test.npy', np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
# 使用load加载npy文件
np.load('test.npy')
'''
out:array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
'''

• fromfile方法

fromfile方法可以读取简单的文本数据或二进制数据，数据来源于tofile方法保存的二进制数据。读取数据时需要用户指定元素类型，并对数组的形状进行适当的修改。

import numpy as np
x = np.arange(9).reshape(3,3)
x.tofile('test.bin')
np.fromfile('test.bin',dtype=np.int)
# out:array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

4. pandas库

pandas是数据处理最常用的分析库之一，可以读取各种各样格式的数据文件，一般输出dataframe格式。如：txt、csv、excel、json、剪切板、数据库、html、hdf、parquet、pickled文件、sas、stata等等

• read_csv方法read_csv方法用来读取csv格式文件，输出dataframe格式。

import pandas as pd
pd.read_csv('test.csv')

• read_excel方法

读取excel文件，包括xlsx、xls、xlsm格式

import pandas as pd
pd.read_excel('test.xlsx')

• read_table方法

通过对sep参数（分隔符）的控制来对任何文本文件读取

• read_json方法

读取json格式文件

df = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']],index=['row 1', 'row 2'],columns=['col 1', 'col 2'])
j = df.to_json(orient='split')
pd.read_json(j,orient='split')

• read_html方法

读取html表格

• read_clipboard方法

读取剪切板内容

• read_pickle方法

读取plckled持久化文件

• read_sql方法

读取数据库数据，连接好数据库后，传入sql语句即可

• read_dhf方法

读取hdf5文件，适合大文件读取

• read_parquet方法

读取parquet文件

• read_sas方法

读取sas文件

• read_stata方法

读取stata文件

• read_gbq方法

读取google bigquery数据

pandas学习网站：https://pandas.pydata.org/

5、读写excel文件

python用于读写excel文件的库有很多，除了前面提到的pandas，还有xlrd、xlwt、openpyxl、xlwings等等。

主要模块：

• xlrd库

从excel中读取数据，支持xls、xlsx

• xlwt库

对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改

• xlutils库

在xlw和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改

• openpyxl

主要针对xlsx格式的excel进行读取和编辑

• xlwings

对xlsx、xls、xlsm格式文件进行读写、格式修改等操作

• xlsxwriter

用来生成excel表格，插入数据、插入图标等表格操作，不支持读取

• Microsoft Excel API

需安装pywin32，直接与Excel进程通信，可以做任何在Excel里可以做的事情，但比较慢

6. 操作数据库

python几乎支持对所有数据库的交互，连接数据库后，可以使用sql语句进行增删改查。

主要模块：

• pymysql

用于和mysql数据库的交互

• sqlalchemy

用于和mysql数据库的交互

• cx_Oracle

用于和oracle数据库的交互

• sqlite3

内置库，用于和sqlite数据库的交互

• pymssql

用于和sql server数据库的交互

• pymongo

用于和mongodb非关系型数据库的交互

• redis、pyredis

用于和redis非关系型数据库的交互

使用参考地址：https://blog.csdn.net/a87b01c14/article/details/51546727

关于如何使用python连接mysql：pymysql操作实例

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