一.文件

　　1.简介

二.文件的相关操作

　　1.打开文件 例如：  f = open("F:\\text.txt", 'r') 只读模式，不可写入

　　

　　2.读取文件 例如： f.readlines 读取一行

　　3.写入 f.write("日日有见才")

　　4.测试代码

  1. Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32
  2. Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.
  3. >>> f  = open("F:\\text.txt", 'r')
  4. >>> for i in f.readlines():
  5.     print(i)
  6.  
  7. 1235456撒大声地
  8. >>> f.close()
  9. >>> f = open("F:\\text.txt", 'a+')
  10. >>> f.write("日日有见才")
  11. 5
  12. >>> f.seek(0)
  13. 0
  14. >>> f.read()
  15. '1235456撒大声地日日有见才'
  16. >>> f.close()
  17. >>>

三.将excel文件存为csv文件

　　使用函数：pandas.read_excel（io，sheet_name = 0，header = 0，names = None，index_col = None，parse_cols = None，usecols = None，squeeze = False，dtype = None，engine = None，converter = 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 =无，千位=无，comment = None，skip_footer = 0，skipfooter = 0，convert_float = True，mangle_dupe_cols = True，** kwds ）将Excel文件读入pandas DataFrame。

　　1.CSV简介： CSV格式(Comma-Separated Values,逗号分隔值)是一种通用的，相对简单的文件格式，可应用在程序之间转移表格数据。由此看来，csv格式文件的应用还是很广大的。

　　2.io : 路径

　　3.sheet_name ： str，int，list或None，默认值为0  （就是哪个表单）

字符串用于表单名称。整数用于零索引表单位置。字符串/整数列表用于请求多个工作表。指定“无”以获取所有工作表。

　　4.to_excel将DataFrame写入Excel文件。

　　to_csv将DataFrame写入逗号分隔值（csv）文件。

  read_csv将逗号分隔值（csv）文件读入DataFrame。

  read_fwf将固定宽度格式化的行表读入DataFrame。

  1. # -*- coding:utf-8
  2. import pandas as pd
  3.  
  4. def ExcelToCsv_1(StartName, SheetName, EndName):
  5.     '''
  6.     函数功能： 将excel格式文件转换为csv格式文件,使用iat方法
  7.     StartName: excel表格的文件路径
  8.     SheetNmae: excel表格中的表格名称
  9.     EndName:   csv文件的保存路径
  10.     '''
  11.     grade = pd.read_excel(StartName, sheet_name=SheetName) #从IO路径读取sheet表单
  12.     for i in range(len(grade.index)):        #行
  13.         for j in range(1, len(grade.columns)): # 列
  14.             if grade.iloc[i, j] == '优秀':
  15.                 grade.iat[i, j] = 90
  16.             elif grade.iloc[i, j] == '良好':
  17.                 grade.iat[i, j] = 80
  18.             elif grade.iloc[i, j] == '合格':
  19.                 grade.iat[i, j] = 60
  20.             else:
  21.                 grade.iat[i, j] = 0     #空格换成0
  22.     grade.to_csv(EndName)       #CSV
  23.  
  24. '''
  25. def ExcelToCsv_2(StartName, SheetName, EndName):
  26.  
  27.     函数功能： 将excel格式文件转换为csv格式文件,使用replace方法
  28.     StartName: excel表格的文件路径
  29.     SheetNmae: excel表格中的表格名称
  30.     EndName:   csv文件的保存路径
  31.     缺点： 无法将空值替换为0
  32.  
  33.     grade = pd.read_excel(StartName, sheet_name=SheetName)
  34.     Grade = grade.replace("优秀", "90")
  35.     Grade = Grade.replace("良好", "80")
  36.     Grade = Grade.replace("不合格", "60")
  37.     Grade = Grade.replace("合格", "60")
  38.     Grade = Grade.replace("NaN", "0")
  39.     Grade.to_csv(EndName)
  40. '''
  41. ExcelToCsv_1("D:\\Python_1.xlsx", "Sheet1", "D:\\Python_1.csv")
  42. #ExcelToCsv_2("D:\\Python_2.xlsx", "Sheet1", "D:\\Python_2.csv")

效果

五.CSV格式文件转换成html

先看一下HTML中表格的代码

  1. #返回一行代码
  2. def One_line_of_code(str,thNum):
  3.     text = '<tr>'
  4.     for i in range(thNum):
  5.         if len(str[i+1]) == 0:  #如果是空，即长度为0
  6.             str[i+1]=0
  7.             print(str[i+1])
  8.         tem = '<td align="center">{}</td>'.format(str[i+1])
  9.         text +=tem
  10.     text+='</tr>'
  11.     return text
  12.  
  13. def creat_HTML(io,IO,thNum):
  14.     hF = open(IO, 'w') #创建一个HTML文件
  15.     #写入代码
  16.     HTML1 = '''
  17. <!DOCTYPE HTML>\n<html>\n<body>\n<meta charset=gbk2313>
  18. <h1 align=center>Python成绩表</h2>
  19. <table border='blue'>\n'''
  20.     HTML2 = "</table>\n</body>\n</html>"
  21.     hF.write(HTML1)
  22.     hF.write(csv_to_HTML(io,thNum))
  23.     hF.write(HTML2)
  24.     hF.close()
  25.  
  26. def csv_to_HTML(io,thNum):
  27.     csv = open(io,'r',encoding="utf-8")
  28.     ls = []                         #读取CSV里面的内容并且以逗号为分隔转换为ls列表
  29.     for line in csv:
  30.         line = line.replace('\n', '')
  31.         ls.append(line.split(','))
  32.     k=''
  33.     for i in range(1,thNum+1):
  34.         k+=('<td>{}&nbsp;</td>\n'.format(ls[0][i]))
  35.     K=''
  36.     for i in range(1,len(ls)):
  37.         K+=One_line_of_code(ls[i],thNum)
  38.     return (k+K)
  39.  
  40. if __name__ =='__main__':
  41.     creat_HTML("D:\\Python_2.csv", "D:\\Python_2.html", 5)

效果

六.CSV转json

  1. import json
  2. fr = open("D://Python_2.csv", "r", encoding='utf-8')   #转换为UTF-8，否则出现编码gbk编码错误
  3.  
  4. ls =[]
  5.  
  6. for line in fr:
  7.     line = line.replace("\n", "") #去除换行
  8.     ls.append(line.split(',')) 　　#去除空格
  9.  
  10. fr.close() #把CSV里面的内容读取到列表里，并且关闭文件
  11.  
  12. fw = open("D://Python_json.json", "w") #创建一个新文件，模式为覆盖写
  13.  
  14. for i in range(1,len(ls)):
  15.     ls[i] = dict(zip(ls[0], ls[i]))  #zip为内置函数，能够将两个长度相同的 列表组 合成一个关系对 
  16.  
  17. json.dump(ls[1:],fw, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False)  ensure...==False 保种可以输出中文
  18. fw.close()

效果

七.列表内容写入csv

  1. import pandas as pd
  2.  
  3. list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,9,9]]
  4. # 下面这行代码运行报错
  5. # list.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='utf-8')
  6. name=['one','two','three']
  7. test=pd.DataFrame(columns=name,data=list)#数据有三列，列名分别为one,two,three
  8. print(test)
  9. test.to_csv('e:/testcsv.csv',encoding='gbk')

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