python入门系列(10): python对CSV、Excel、txt、dat、mat文件的处理_python excel to mat

一、CSV文件读写

1、读取

1.1 基于python csv库

从CSV文件读取到 list：

#加载数据  
def loadCSV(filename):  
    dataSet=[]  
    with open(filename,'r') as file:  
        csvReader=csv.reader(file)  
        for line in csvReader:  
            dataSet.append(line)  
    return dataSet  
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读取的方式，是一行一行读取。

1.2 pandas读取

import pandas as pd
test_df = pd.read_csv(r'G:\test_linearRegression.csv',  
sep = '\t', header = None)
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pandas 包读取后的数据是 dataframe的格式。

1.3 numpy包读取
csv 格式的文件默认是, 分割（也有可能是\t等符号分割），在知道分割符的情况下，可以使用numpy包的 genfromtext进行读取文件。读取后文件的格式是 numpy.array .

from numpy import genfromtxt
my_data = genfromtxt('my_file.csv', delimiter=',')
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2、写入

import csv

#程序三
with open(r'G:\0pythonstudy\chengxu\test.csv','w',newline='') as myFile:      
    myWriter=csv.writer(myFile)  
    myWriter.writerow([7,'g'])  
    myWriter.writerow([8,'h'])  
    myList=[[1,2,3],[4,5,6]]  
    myWriter.writerows(myList)  
    
# myFile.close()

with open(r'G:\0pythonstudy\chengxu\test.csv',"r") as data:
    result=csv.reader(data)
    for item in result:
        print(item)
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如果写入，纯用 open(r'G:\0pythonstudy\chengxu\test.csv','w'), 没有newline='',就会出现多出一空行。

二、Excel文件处理

1、读取

方法一：

使用Python的 xlrd包。

#1、导入模块
import xlrd

#2、打开Excel文件读取数据
data = xlrd.open_workbook('test_data.xlsx')
# print('data',data)

#3、使用技巧
#获取一个工作表
table = data.sheets()[0]          #通过索引顺序获取
# print('table',table)
print(table.nrows)#table 行数
print(table.ncols)
table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取
# print('table',table)
table = data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取
 
# 获取整行和整列的值（数组）

i=1
print(table.row_values(i))#获得第i行数据

print(table.col_values(i))#获得第i列数据
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运行结果：

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[2.0, 6.0]
[5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0]
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方法二：
或者，可以把Excel文件转换成csv格式文件，直接修改后缀名，好像会出错，还是建议另存为修改成csv文件。

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方法三：
使用pandas包

import pandas as pd
test_df = pd.read_excel(r'G:\test.xlsx')
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pandas 读取为dataframe格式，其中dataframe.values是nparray格式，nparray.tolist()是python list 格式。

注意：pandas和 xlrd的区别在于，pandas会把第一行和第一列作为索引的表头；xlrd则会把所有的数据都读取，没有索引表头一说。

三、dat文件处理

方法一：用numpy包直接读取

c = np.fromfile('test2.dat', dtype=int)
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方法二：
或者，把 .dat 文件修改成 .txt格式文件。

这里可以参考 python批量更改文件后缀名 一文。

方法三（推荐）：用pandas包读取
在文件 users.dat 里边的内容如下：

1::F::1::10::48067
2::M::56::16::70072
3::M::25::15::55117
4::M::45::7::02460
5::M::25::20::55455
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读取方式：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(path+"users.dat", sep = "::", header=None, 
names=["UserID","Gender","Age","Occupation","Zipcode"])
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这里，sep 是指分隔符， header 是指用那行作为 dataframe的列名，这里是没有列名，只能自己定义 names 作为列名。
效果如下：

   UserID Gender  Age  Occupation Zipcode
0       1      F    1          10   48067
1       2      M   56          16   70072
2       3      M   25          15   55117
3       4      M   45           7   02460
4       5      M   25          20   55455
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关于， dataframe 是pandas包处理数据的格式。

四、txt文件处理

使用numpy读取。

a = numpy.loadtxt('odom.txt') 
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a [[  2.49870000e-01
    2.50250000e-01
 [  3.64260000e+03
    3.72430000e+03
 [  4.53960000e+03
    4.50590000e+03
 ...,
 [  4.74110000e+01
    4.89660000e+01
 [  4.10930000e+01
    4.20480000e+01
 [  1.83510000e+01
    1.68250000e+01
a.shape (52, 500)
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五、mat文件读写

mat是MATLAB格式，使用python读取，会得到一个字典。

1.读取

import numpy as np 
import os 
os.chdir(r'F:/data')

import scipy.io as scio
data = scio.loadmat('97.mat')
print(data)

de = data['X097_DE_time']
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运行结果：
这是一个字典。

{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN, Created on: Mon Jan 31 15:28:20 2000', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'X097_DE_time': array([[ 0.05319692],
       [ 0.08866154],
       [ 0.09971815],
       ...,
       [-0.03463015],
       [ 0.01668923],
       [ 0.04693846]]), 'X097_FE_time': array([[0.14566727],
       [0.09779636],
       [0.05485636],
       ...,
       [0.14053091],
       [0.09553636],
       [0.09019455]]), 'X097RPM': array([[1796]], dtype=uint16)}
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读取的另一种方式,顺便把mat转换为array。(推荐)：

from mat4py import loadmat
import numpy as np
data = np.array(loadmat('test.mat')['dictKey']).astype('float')
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这两种方式只是使用的库不同而已。

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Reference:

1. Python csv模块；
2. python_xlrd对Excel处理；
3. python : 将txt文件中的数据读为numpy数组或列表;
4. pandas read_csv API官网;
5. scipy loadmat