python⾥读写excel等数据⽂件的6种常⽤⽅式
下⾯整理下python有哪些⽅式可以读取数据⽂件。
1. python内置⽅法（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
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:
ader(myFile)
for line in lines:
print(line)
csv模块写⼊⽂件
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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. 使⽤numpy库（loadtxt、load、fromfile）
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],python怎么读入excel
[4, 5, 6]])
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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。
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import numpy as np
x = np.arange(9).reshape(3,3)
np.fromfile('test.bin',dtype=np.int)
# out:array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
4. 使⽤pandas库（read_csv、read_excel等）
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
read_excel⽅法
读取excel⽂件，包括xlsx、xls、xlsm格式
import pandas as pd
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')
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
5、读写excel⽂件（xlrd、xlwt、openpyxl等）
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（pymysql、cx_Oracle等）
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

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