Trong hướng dẫn python lần trước, chúng tôi đã nghiên cứu Cách làm việc với Cơ sở dữ liệu quan hệ với Python . Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ thảo luận về các loại Định dạng tệp dữ liệu Python khác nhau: Python CSV, JSON và XLS. Hơn nữa, chúng ta sẽ thảo luận về cách đọc các tệp CSV, JSON, XLS bằng Ngôn ngữ lập trình Python . Vì vậy, hãy xem Định dạng tệp dữ liệu Python. Các bài viết liên quan:
Định dạng tệp dữ liệu PythonChuẩn bị thư viện Làm thế nào để đọc tệp CSV bằng Python?Làm thế nào để đọc tệp JSON bằng Python? Làm thế nào để đọc tệp XLS bằng Python? Kết luận  Đầu tiên chúng ta hãy tìm hiểu một chút về các định dạng Tệp dữ liệu Python mà chúng ta sẽ xử lý. Định dạng tệp dữ liệu Python – Python CSVDữ liệu CSV trong Python là cơ bản với khoa học dữ liệu. Tệp Giá trị được Phân tách bằng Dấu phẩy sử dụng dấu phẩy để phân tách các giá trị. Bạn có thể xem nó như một tệp văn bản được phân tách chứa dữ liệu dạng bảng dưới dạng văn bản thuần túy. Một vấn đề với điều này có thể phát sinh khi dữ liệu mà nó lưu giữ chứa dấu phẩy hoặc dấu ngắt dòng – chúng ta có thể sử dụng các dấu phân cách khác như dấu dừng tab. Định dạng tệp dữ liệu Python này tỏ ra hữu ích trong việc trao đổi dữ liệu và di chuyển dữ liệu dạng bảng giữa các chương trình. Phần mở rộng cho tệp CSV là .csv. Đây là tệp CSV Python mà chúng tôi sẽ sử dụng cho bản demo Chúng tôi đã lưu mục này dưới dạng schedule.csv trên Máy tính để bàn của mình. Nhớ lưu dưới dạng Tất cả các tệp (*. *) . Khi chúng tôi mở tệp này, nó sẽ mở trong Microsoft Excel theo mặc định trên Windows- Xem thêm Xuất dữ liệu trong R sang các định dạng file khác Định dạng tệp dữ liệu Python – Python JSONJSON là viết tắt của JavaScript Object Notation và là một định dạng tệp tiêu chuẩn mở. Trong khi nó chứa các cặp thuộc tính-giá trị và kiểu dữ liệu mảng, nó sử dụng văn bản mà con người có thể đọc được cho việc này. Định dạng tệp dữ liệu Python này không phụ thuộc vào ngôn ngữ và chúng tôi có thể sử dụng nó trong giao tiếp máy chủ-trình duyệt không đồng bộ. Phần mở rộng cho tệp JSON Python là .json. Hãy khám phá Python Zipfile – Lợi ích, Mô-đun, Đối tượng Đây là tệp JSON bằng Python mà chúng tôi sẽ sử dụng cho bản demo- Chúng tôi lưu nó dưới dạng Schedule.json trên Desktop. Chuẩn bị thư việnLàm thế nào để đọc tệp CSV bằng Python? Làm thế nào để đọc tệp JSON bằng Python? Làm thế nào để đọc tệp CSV bằng Python?Làm thế nào để đọc tệp JSON bằng Python? Làm thế nào để đọc tệp XLS bằng Python?Kết luận import pandas #sử dụng thư viện pandas
import os #sử dụng thư viện os
os.chdir('C:\\Users\\admin\\Desktop') #khai báo thư mục đường dẫn
print(pandas.read_csv('schedule.csv')) # dọc file schedulte.csvĐầu tiên chúng ta hãy tìm hiểu một chút về các định dạng Tệp dữ liệu Python mà chúng ta sẽ xử lý.Định dạng tệp dữ liệu Python – Python CSV data=pandas.read_csv('schedule.csv') #đọc file csv
print(data[0:3]['title']) #in ra giá trị cột title hàng index 0 đến 3Dữ liệu CSV trong Python là cơ bản với khoa học dữ liệu. Tệp Giá trị được Phân tách bằng Dấu phẩy sử dụng dấu phẩy để phân tách các giá trị. Bạn có thể xem nó như một tệp văn bản được phân tách chứa dữ liệu dạng bảng dưới dạng văn bản thuần túy. Một vấn đề với điều này có thể phát sinh khi dữ liệu mà nó lưu giữ chứa dấu phẩy hoặc dấu ngắt dòng – chúng ta có thể sử dụng các dấu phân cách khác như dấu dừng tab. Định dạng tệp dữ liệu Python này tỏ ra hữu ích trong việc trao đổi dữ liệu và di chuyển dữ liệu dạng bảng giữa các chương trình. Phần mở rộng cho tệp CSV là .csv.Đây là tệp CSV Python mà chúng tôi sẽ sử dụng cho bản demo data=pandas.read_csv('schedule.csv') #đọc file CSV
print(data.loc[:,['title','rating']]) # in ra 2 cột title và ratingChúng tôi đã lưu mục này dưới dạng schedule.csv trên Máy tính để bàn của mình. Nhớ lưu dưới dạng Tất cả các tệp (*. *) . Khi chúng tôi mở tệp này, nó sẽ mở trong Microsoft Excel theo mặc định trên Windows-Xem thêm Xuất dữ liệu trong R sang các định dạng file khác >>> data=pandas.read_csv('schedule.csv') #đọc file CSV
>>> print(data.loc[[1,3],['title','rating']]) # in ra 2 cột title và rating hàng 1 và 3Định dạng tệp dữ liệu Python – Python JSONJSON là viết tắt của JavaScript Object Notation và là một định dạng tệp tiêu chuẩn mở. Trong khi nó chứa các cặp thuộc tính-giá trị và kiểu dữ liệu mảng, nó sử dụng văn bản mà con người có thể đọc được cho việc này. Định dạng tệp dữ liệu Python này không phụ thuộc vào ngôn ngữ và chúng tôi có thể sử dụng nó trong giao tiếp máy chủ-trình duyệt không đồng bộ. Phần mở rộng cho tệp JSON Python là .json. data=pandas.read_csv('schedule.csv') #đọc file CSV
>>> print(data.loc[1:3,['title','rating']])# in ra 2 cột title và rating hàng 1 đến 3Hãy khám phá Python Zipfile – Lợi ích, Mô-đun, Đối tượngĐây là tệp JSON bằng Python mà chúng tôi sẽ sử dụng cho bản demo- Làm thế nào để đọc tệp JSON bằng Python?Làm thế nào để đọc tệp XLS bằng Python? Kết luận Đầu tiên chúng ta hãy tìm hiểu một chút về các định dạng Tệp dữ liệu Python mà chúng ta sẽ xử lý.Định dạng tệp dữ liệu Python – Python CSV import pandas
print(pandas.read_csv('schedule.csv'))Dữ liệu CSV trong Python là cơ bản với khoa học dữ liệu. Tệp Giá trị được Phân tách bằng Dấu phẩy sử dụng dấu phẩy để phân tách các giá trị. Bạn có thể xem nó như một tệp văn bản được phân tách chứa dữ liệu dạng bảng dưới dạng văn bản thuần túy. Một vấn đề với điều này có thể phát sinh khi dữ liệu mà nó lưu giữ chứa dấu phẩy hoặc dấu ngắt dòng – chúng ta có thể sử dụng các dấu phân cách khác như dấu dừng tab. Định dạng tệp dữ liệu Python này tỏ ra hữu ích trong việc trao đổi dữ liệu và di chuyển dữ liệu dạng bảng giữa các chương trình. Phần mở rộng cho tệp CSV là .csv.Đây là tệp CSV Python mà chúng tôi sẽ sử dụng cho bản demo Chúng tôi đã lưu mục này dưới dạng schedule.csv trên Máy tính để bàn của mình. Nhớ lưu dưới dạng Tất cả các tệp (*. *) . Khi chúng tôi mở tệp này, nó sẽ mở trong Microsoft Excel theo mặc định trên Windows- Xem thêm Xuất dữ liệu trong R sang các định dạng file khácĐịnh dạng tệp dữ liệu Python – Python JSON data=pandas.read_csv('schedule.csv')
print(data.to_json(orient='records',lines=True))Làm thế nào để đọc tệp XLS bằng Python?Kết luận Đầu tiên chúng ta hãy tìm hiểu một chút về các định dạng Tệp dữ liệu Python mà chúng ta sẽ xử lý.Định dạng tệp dữ liệu Python – Python CSV import pandas #import thư viện
print(pandas.read_excel('schedule.xlsx'))#đọc file xlsxDữ liệu CSV trong Python là cơ bản với khoa học dữ liệu. Tệp Giá trị được Phân tách bằng Dấu phẩy sử dụng dấu phẩy để phân tách các giá trị. Bạn có thể xem nó như một tệp văn bản được phân tách chứa dữ liệu dạng bảng dưới dạng văn bản thuần túy. Một vấn đề với điều này có thể phát sinh khi dữ liệu mà nó lưu giữ chứa dấu phẩy hoặc dấu ngắt dòng – chúng ta có thể sử dụng các dấu phân cách khác như dấu dừng tab. Định dạng tệp dữ liệu Python này tỏ ra hữu ích trong việc trao đổi dữ liệu và di chuyển dữ liệu dạng bảng giữa các chương trình. Phần mở rộng cho tệp CSV là .csv. C:\Users\admin>pip install xlrd Dữ liệu CSV trong Python là cơ bản với khoa học dữ liệu. Tệp Giá trị được Phân tách bằng Dấu phẩy sử dụng dấu phẩy để phân tách các giá trị. Bạn có thể xem nó như một tệp văn bản được phân tách chứa dữ liệu dạng bảng dưới dạng văn bản thuần túy. Một vấn đề với điều này có thể phát sinh khi dữ liệu mà nó lưu giữ chứa dấu phẩy hoặc dấu ngắt dòng – chúng ta có thể sử dụng các dấu phân cách khác như dấu dừng tab. Định dạng tệp dữ liệu Python này tỏ ra hữu ích trong việc trao đổi dữ liệu và di chuyển dữ liệu dạng bảng giữa các chương trình. Phần mở rộng cho tệp CSV là .csv.Khi bạn chỉ muốn tìm nạp một số hàng và cột nhất định, bạn có thể sử dụng phương thức .loc (). data=pandas.read_csv('schedule.csv') #đọc file csv
print(data[0:3]['title']) #in ra giá trị cột title hàng index 0 đến 30Đọc nhiều hơn một trang sheetdata=pandas.read_csv('schedule.csv') #đọc file csv
print(data[0:3]['title']) #in ra giá trị cột title hàng index 0 đến 31Sử dụng mô-đun Python XLRDVì vậy, đây là tất cả về Định dạng tệp dữ liệu Python. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi. Kết luậnDo đó, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã thảo luận về các loại Định dạng tệp dữ liệu Python khác nhau. Ngoài ra, chúng tôi cũng đã học cách xử lý / đọc các định dạng như tệp CSV, JSON và XLS bằng Python. Hãy để lại ý kiến của bạn bên dưới và đừng quên truy cập lại để xem một bài hướng dẫn khác vào ngày mai. Xem thêm Định dạng Number trong SAS |
