python读excel 包含格式_python里读写excel等数据文件的几种常用方式

python处理数据文件第一步是要读取数据，文件类型主要包括文本文件（csv、txt等）、excel文件、数据库文件、api等。

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:

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. 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='

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. 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

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

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

关于如何使用python连接mysql：

pymysql操作实例

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