212 lines
8.1 KiB
Markdown
212 lines
8.1 KiB
Markdown
# 如何阅读？Python 中的数据文件？
|
||
|
||
> 原文：<https://www.askpython.com/python/examples/read-data-files-in-python>
|
||
|
||
在处理训练模型的数据输入和数据收集时，我们遇到了**。数据文件**。
|
||
|
||
这是一些软件用来存储数据的文件扩展名，其中一个例子是专门从事**统计分析**和**数据挖掘**的**分析工作室**。
|
||
|
||
与**一起工作。data** 文件扩展名非常简单，或多或少地识别数据的排序方式，然后使用 Python 命令相应地访问文件。
|
||
|
||
## 什么是. data 文件？
|
||
|
||
**。数据**文件是作为存储数据的一种手段而开发的。
|
||
|
||
很多时候，这种格式的数据要么是以**逗号分隔值**格式放置，要么是以**制表符分隔值**格式放置。
|
||
|
||
除此之外，该文件还可以是文本文件格式或二进制格式。在这种情况下，我们将需要以不同的方法访问它。
|
||
|
||
我们将和**一起工作。csv** 文件，但是让我们首先确定文件的内容是文本格式还是二进制格式。
|
||
|
||
## 识别里面的数据。*数据文件*
|
||
|
||
**。数据文件有两种不同的形式，文件本身要么是文本形式，要么是二进制形式。**
|
||
|
||
为了找出它属于哪一个，我们需要加载它并亲自测试。
|
||
|
||
我们开始吧！
|
||
|
||
### 1.测试:文本文件
|
||
|
||
。数据文件可能主要以文本文件的形式存在，在 Python 中访问文件非常简单。
|
||
|
||
作为 Python 中包含的一个特性，我们不需要导入任何模块来处理文件。
|
||
|
||
也就是说，在 Python 中打开、读取和写入文件的方式如下:
|
||
|
||
```py
|
||
# reading from the file
|
||
file = open("biscuits.data", "r")
|
||
file.read()
|
||
file.close()
|
||
|
||
# writing to the file
|
||
file = open("biscuits.data", "w")
|
||
file.write("Chocolate Chip")
|
||
file.close()
|
||
|
||
```
|
||
|
||
### 2.测试:二进制文件
|
||
|
||
的。数据文件也可以是二进制文件的形式。这意味着我们访问文件的方式也需要改变。
|
||
|
||
我们将使用二进制模式[读写文件](https://www.askpython.com/python/built-in-methods/python-write-file)，在这种情况下，模式是 **rb** ，或者*读取二进制*。
|
||
|
||
```py
|
||
# reading from the file
|
||
file = open("biscuits.data", "rb")
|
||
file.read()
|
||
file.close()
|
||
|
||
# writing to the file
|
||
file = open("biscuits.data", "wb")
|
||
file.write("Oreos")
|
||
file.close()
|
||
|
||
```
|
||
|
||
在 Python 中，文件操作相对容易理解，如果您希望了解不同的文件访问模式和访问方法，这是值得研究的。
|
||
|
||
这两种方法中的任何一种都应该有效，并且应该为您提供一种方法来检索关于存储在**中的内容的信息。数据**文件。
|
||
|
||
现在我们知道了文件的格式，我们可以使用 pandas 为 **csv** 文件创建一个数据帧。
|
||
|
||
### 3.用熊猫来阅读。*数据*文件
|
||
|
||
在检查提供的内容类型后，从这些文件中提取信息的一个简单方法是简单地使用 Pandas 提供的 [read_csv()](https://www.askpython.com/python-modules/pandas/python-pandas-module-tutorial#importing-data-from-csv-file-to-dataframe) 函数。
|
||
|
||
```py
|
||
import pandas as pd
|
||
# reading csv files
|
||
data = pd.read_csv('file.data', sep=",")
|
||
print(data)
|
||
|
||
# reading tsv files
|
||
data = pd.read_csv('otherfile.data', sep="\t")
|
||
print(data)
|
||
|
||
```
|
||
|
||
该方法还自动将数据转换成数据帧。
|
||
|
||
下面使用的是一个[样本 csv 文件](https://www.stats.govt.nz/large-datasets/csv-files-for-download/)，它被重新格式化为一个**。数据**文件，并使用上面给出的相同代码进行访问。
|
||
|
||
```py
|
||
Series reference Description Period Previously published Revised
|
||
0 PPIQ.SQU900000 PPI output index - All industries 2020.06 1183 1184
|
||
1 PPIQ.SQU900001 PPI output index - All industries excl OOD 2020.06 1180 1181
|
||
2 PPIQ.SQUC76745 PPI published output commodity - Transport sup... 2020.06 1400 1603
|
||
3 PPIQ.SQUCC3100 PPI output index level 3 - Wood product manufa... 2020.06 1169 1170
|
||
4 PPIQ.SQUCC3110 PPI output index level 4 - Wood product manufa... 2020.06 1169 1170
|
||
.. ... ... ... ... ...
|
||
73 PPIQ.SQNMN2100 PPI input index level 3 - Administrative and s... 2020.06 1194 1195
|
||
74 PPIQ.SQNRS211X PPI input index level 4 - Repair & maintenance 2020.06 1126 1127
|
||
75 FPIQ.SEC14 Farm expenses price index - Dairy farms - Freight 2020.06 1102 1120
|
||
76 FPIQ.SEC99 Farm expenses price index - Dairy farms - All ... 2020.06 1067 1068
|
||
77 FPIQ.SEH14 Farm expenses price index - All farms - Freight 2020.06 1102 1110
|
||
|
||
[78 rows x 5 columns]
|
||
|
||
```
|
||
|
||
如你所见，它确实给了我们一个数据帧作为输出。
|
||
|
||
## 存储数据的其他格式有哪些？
|
||
|
||
有时候，存储数据的默认方法并不能解决问题。那么，使用文件存储的替代方法是什么呢？
|
||
|
||
### 1.JSON 文件
|
||
|
||
作为一种存储信息的方法， **JSON** 是一种非常好的数据结构，Python 对 [**JSON** 模块的巨大支持让集成看起来完美无瑕。](https://www.askpython.com/python-modules/python-json-module)
|
||
|
||
然而，为了在 Python 中使用它，您需要在脚本中导入`json`模块。
|
||
|
||
```py
|
||
import json
|
||
|
||
```
|
||
|
||
现在，在构建了一个 **JSON** 兼容结构之后，存储它的方法是一个简单的带有`json dumps`的文件操作。
|
||
|
||
```py
|
||
# dumping the structure in the form of a JSON object in the file.
|
||
with open("file.json", "w") as f:
|
||
json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}], f)
|
||
# you can also sort the keys, and pretty print the input using this module
|
||
with open("file.json", "w") as f:
|
||
json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}], f, indent=4, sort_keys=True)
|
||
|
||
```
|
||
|
||
*注意，我们使用变量 **f** 将数据转储到文件中。*
|
||
|
||
从一个 **JSON** 文件中检索信息的等价函数叫做`load`。
|
||
|
||
```py
|
||
with open('file.json') as f:
|
||
data = json.load(f)
|
||
|
||
```
|
||
|
||
这为我们提供了文件中的 **JSON** 对象的结构和信息。
|
||
|
||
### 2.泡菜
|
||
|
||
通常，当您存储信息时，信息以原始字符串格式存储，导致对象丢失其属性，我们需要通过 Python 从字符串重建对象。
|
||
|
||
pickle 模块是用来解决这个问题的，它是为序列化和反序列化 Python 对象结构而设计的，因此它可以存储在一个文件中。
|
||
|
||
这意味着您可以通过 pickle 存储一个列表，当下次 pickle 模块加载它时，您不会丢失 list 对象的任何属性。
|
||
|
||
为了使用它，我们需要导入`pickle`模块，没有必要安装它，因为它是标准 python 库的一部分。
|
||
|
||
```py
|
||
import pickle
|
||
|
||
```
|
||
|
||
让我们创建一个字典来处理到目前为止所有的文件操作。
|
||
|
||
```py
|
||
apple = {"name": "Apple", "price": 40}
|
||
banana = {"name": "Banana", "price": 60}
|
||
orange = {"name": "Orange", "price": 30}
|
||
|
||
fruitShop = {}
|
||
fruitShop["apple"] = apple
|
||
fruitShop["banana"] = banana
|
||
fruitShop["orange"] = orange
|
||
|
||
```
|
||
|
||
使用 pickle 模块就像使用 JSON 一样简单。
|
||
|
||
```py
|
||
file = open('fruitPickles', 'ab')
|
||
# the 'ab' mode allows for us to append to the file
|
||
# in a binary format
|
||
|
||
# the dump method appends to the file
|
||
# in a secure serialized format.
|
||
pickle.dump(fruitShop, file)
|
||
file.close()
|
||
|
||
file = open('fruitPickles', 'rb')
|
||
# now, we can read from the file through the loads function.
|
||
fruitShop = pickle.load(file)
|
||
file.close()
|
||
|
||
```
|
||
|
||
## 结论
|
||
|
||
你现在知道什么了。数据文件是什么，以及如何使用它们。除此之外，您还知道可以测试的其他选项，以便存储和检索数据。
|
||
|
||
查看我们的其他文章，获得关于这些模块的深入教程——[文件处理](https://www.askpython.com/python/python-file-handling)、[泡菜、](https://www.askpython.com/python-modules/pickle-module-python)和 [JSON](https://www.askpython.com/python/examples/read-a-json-file-in-python) 。
|
||
|
||
## 参考
|
||
|
||
* StackOverflow 对。数据文件扩展名
|
||
* [公文处理文档](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files)
|
||
* [官方 JSON 模块文档](https://docs.python.org/3/library/json.html) |