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
Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> f = open("F:\text.txt", 'r')
>>> for i in f.readlines():
print(i)
1235456撒大声地
>>> f.close()
>>> f = open("F:\text.txt", 'a+')
>>> f.write("日日有见才")
5
>>> f.seek(0)
0
>>> f.read()
'1235456撒大声地日日有见才'
>>> f.close()
>>>
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。
# -*- coding:utf-8
import pandas as pd
def ExcelToCsv_1(StartName, SheetName, EndName):
'''
函数功能： 将excel格式文件转换为csv格式文件,使用iat方法
StartName: excel表格的文件路径
SheetNmae: excel表格中的表格名称
EndName: csv文件的保存路径
'''
grade = pd.read_excel(StartName, sheet_name=SheetName) #从IO路径读取sheet表单
for i in range(len(grade.index)): #行
for j in range(1, len(grade.columns)): # 列
if grade.iloc[i, j] == '优秀':
grade.iat[i, j] = 90
elif grade.iloc[i, j] == '良好':
grade.iat[i, j] = 80
elif grade.iloc[i, j] == '合格':
grade.iat[i, j] = 60
else:
grade.iat[i, j] = 0 #空格换成0
grade.to_csv(EndName) #CSV
'''
def ExcelToCsv_2(StartName, SheetName, EndName):
函数功能： 将excel格式文件转换为csv格式文件,使用replace方法
StartName: excel表格的文件路径
SheetNmae: excel表格中的表格名称
EndName: csv文件的保存路径
缺点： 无法将空值替换为0
grade = pd.read_excel(StartName, sheet_name=SheetName)
Grade = grade.replace("优秀", "90")
Grade = Grade.replace("良好", "80")
Grade = Grade.replace("不合格", "60")
Grade = Grade.replace("合格", "60")
Grade = Grade.replace("NaN", "0")
Grade.to_csv(EndName)
'''
ExcelToCsv_1("D:\Python_1.xlsx", "Sheet1", "D:\Python_1.csv")
#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
#返回一行代码
def One_line_of_code(str,thNum):
text = '<tr>'
for i in range(thNum):
if len(str[i+1]) == 0: #如果是空，即长度为0
str[i+1]=0
print(str[i+1])
tem = '<td align="center">{}</td>'.format(str[i+1])
text +=tem
text+='</tr>'
return text
def creat_HTML(io,IO,thNum):
hF = open(IO, 'w') #创建一个HTML文件
#写入代码
HTML1 = '''
<!DOCTYPE HTML>
<html>
<body>
<meta charset=gbk2313>
<h1 align=center>Python成绩表</h2>
<table border='blue'>
'''
HTML2 = "</table>
</body>
</html>"
hF.write(HTML1)
hF.write(csv_to_HTML(io,thNum))
hF.write(HTML2)
hF.close()
def csv_to_HTML(io,thNum):
csv = open(io,'r',encoding="utf-8")
ls = [] #读取CSV里面的内容并且以逗号为分隔转换为ls列表
for line in csv:
line = line.replace('
', '')
ls.append(line.split(','))
k=''
for i in range(1,thNum+1):
k+=('<td>{} </td>
'.format(ls[0][i]))
K=''
for i in range(1,len(ls)):
K+=One_line_of_code(ls[i],thNum)
return (k+K)
if __name__ =='__main__':
creat_HTML("D:\Python_2.csv", "D:\Python_2.html", 5)
效果
六.CSV转json
import json
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
ls =[]
for line in fr:
line = line.replace("
", "") #去除换行
ls.append(line.split(',')) #去除空格
fr.close() #把CSV里面的内容读取到列表里，并且关闭文件
fw = open("D://Python_json.json", "w") #创建一个新文件，模式为覆盖写
for i in range(1,len(ls)):
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
json.dump(ls[1:],fw, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) ensure...==False 保种可以输出中文
fw.close()
效果
