这篇文章主要介绍“python io文件数据的处理方法”，在日常操作中，相信很多人在python io文件数据的处理方法问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python io文件数据的处理方法”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

目前成都创新互联已为近千家的企业提供了网站建设、域名、网络空间、网站托管、服务器托管、企业网站设计、铁东网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。

具体代码如下：

格式有可能会乱，建议直接下载文件：

io读取写入

mac路径path

path = '/Users/Public/odpscmd_public/odps_download/'

path = '/Users/Public'

csv 文档

csv 文档读取

import pandas as pd

from datetime import datetime

import time

def read_csv(from_path):

    table = pd.read_csv(from_path,encoding='gbk') ##选取表

    return table

def write_csv(to_path,data):

    data.to_csv(to_path,index=False)

if __name__ == "__main__":

    start_time = time.time() # 开始时间

    path = '/Users/Public'

    path = '/Users/Public/odpscmd_public/odps_download/'

    file_name ='活动三行为数据.csv'

    from_path = path+"/"+file_name

    print(from_path)

    df = read_csv(from_path)

    df.head()

    end_time = time.time() #结束时间

    print("程序耗时%f秒.">

    print(df.head())

csv文档保存

import re

import pandas  as pd

from datetime import datetime

import time

def write_csv(to_path,data):

    data.to_csv(to_path,index=False)

    return 'successful write'

if __name__ == "__main__":

    start_time = time.time() # 开始时间

    path = '/Users/Public'

    file_name ='新用户首次注册下单明细表.csv'

    to_path = path+"/"+file_name

    print(to_path)

    write_csv(to_path,df.head())

    end_time = time.time() #结束时间

    print("程序耗时%f秒." % (end_time - start_time))

excel文件IO

excel文件读取

import re

import pandas  as pd

from datetime import datetime

import time

def read_xlsx(path,sheet_name):

    xlsx_file = pd.ExcelFile(path) ##路径

    table = xlsx_file.parse(sheet_name) ##选取表

    return table

if __name__ == "__main__":

    start_time = time.time() # 开始时间

    path = '/Users/Public'

    file_name ='source双子座uvpv.xlsx'

    sheet_name_list = {

    'hive':'Sheet',

    'MySQL':'Sheet4'

    }

    path = path+"/"+file_name

    sheet_name = sheet_name_list['hive']

    #sheet_name = sheet_name_list['email']    

    df = read_xlsx(path,sheet_name)

    print(df.head())

    end_time = time.time() #结束时间

    print("程序耗时%f秒." % (end_time - start_time))

Excel保存

def write_xlsx(to_path,data,sheet_name):

    writer = pd.ExcelWriter(to_path, engine='xlsxwriter')

    data.to_excel(writer,'Sheet1',index=False)

    writer.save()

if __name__ == "__main__":

    start_time = time.time() # 开始时间

    path = '/Users/Public'

    file_name ='撤点点位.xlsx'

    sheet_name = 'Sheet1'

    to_path = path+"\\"+file_name

    data = df

    try:

        write_xlsx(to_path,data,sheet_name)

    except:

        print('Excel保存失败')

    end_time = time.time() #结束时间

    print("程序耗时%f秒." % (end_time - start_time))

mysql数据iO

mysql保存

import pymysql

from sqlalchemy import create_engine

#import mysql.connector as sql

def py_mysql(table,table_name):

    try:

        engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@127.0.0.1:3306/db_name?charset=utf8mb4")

        table.to_sql(name=table_name,con=engine,if_exists='replace',index=False,chunksize=10000

                    )

        print('数据库写入成功')

    except :

        print ('数据库写入失败')

if __name__ == "__main__":

    start_time = time.time() # 开始时间

    try:

        py_mysql(df_trade_im,'tmp_news_im_v3')

    except:

        print('sql查询失败')

    end_time = time.time() #结束时间

    print("程序耗时%f秒." % (end_time - start_time))

mysql读取

import pymysql

import time

import pandas as pd

def read_mysql(sql):

    db_connection= pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root"

                                   ,passwd="password",db="db_name" )

    df = pd.read_sql(sql, con=db_connection)

    # 打开数据库连接

    df = pd.read_sql(sql, con=db_connection)

    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor

    #cursor = db.cursor()

    # 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除

    # 使用预处理语句创建表

    #data = cursor.execute(sql)

    # 关闭数据库连接

    db_connection.close()

    return df

if __name__ == "__main__":

    start_time = time.time() # 开始时间

    sql ="""

    select * from table_name

    """

    try:

        df = read_mysql(sql)

        print(df.head())

    except:

        print('sql查询失败')

    end_time = time.time() #结束时间

    print("程序耗时%f秒." % (end_time - start_time))

到此，关于“python io文件数据的处理方法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

分享名称：pythonio文件数据的处理方法
网站链接：http://kswjz.com/article/geisog.html