2024年07月16日 1、说明 psd文件是Phtoshop图片格式,使用Python的库psd-tools将它进行转换。所有的图片输出的格式为PSD格式。为了方便进行观察与转换,需要将这些PSD文件转换成JPEG,BMP文件。 2、实例 #!/usr/local/bin/python # -*- coding: gbk -*- #============================================================ # T

文件操作

2024年07月16日 优点 1、Pandas提供了多种常用文件格式的读写函数。 各种情况都能一行代码搞定。 Pandas是基于NumPy构建的数据分析工具包。 2、便于进行数据整理与清洗,操作方便灵活。 Pandas提供了与其它各种数据结构的转换工具。 3、使用简单灵活。 很多数学建模算法的例程就是使用 Pandas 的 Series、DataFrame 数据结构。 4、无需进行转换。 实例 # sep=','表示间隔符为逗号,header=0表示首行为

pandas库 文件操作

2024年07月16日 1、os.listdir()将提供目录中的所有内容,文件和目录。如果只想要文件,可以使用方法过滤os.path。 from os import listdir from os.path import isfile, join onlyfiles = [f for f in listdir(mypath) if isfile(join(mypath, f))] 2、也可以使用os.walk()which将为它访问的每个目录生成两个列表

文件操作

2024年07月16日 分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的,首先就要从数据文件读取数据。 1、数据文件的格式很多,最常用的是 .csv,.xls 和 .txt 文件,以及 sql 数据库文件的读取。 2、使用pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单。 不同格式的使用案例 (1)读取 .csv 文件: df = pd.read_csv("./example.csv", engine="python", encoding="utf_8_sig

文件操作

2024年07月16日 1、统计回归所需处理的数据量可能非常大,必要时需对文件进行拆分或合并。 2、可以用 pandas2、将 Excel 文件分割为多个文件或合并。 将 Excel 文件分割为多个文件     # 将 Excel文件分割为多个文件     import pandas as pd     dfData = pd.read_excel('./example.xls', sheetname='Sheet1')     nRow, nC

文件操作

2024年07月16日 文本文件对于放置简单文件是非常方便的,文本文件具备初步存放、编辑各类数据的能力,并可以持久保留和数据共享。接下来我们一起来学习建立的两种途径。 python建立文本文件说明 1、在Windows的记事本工具中创建一个扩展名为“.txt”的文件,并通过程序进行调用。 2、使用程序自动建立新的文件。 python建立文本文件实例 newfile = "g:\\t1.txt"   #定义需要建立的文本名称和路径 b_new_file

文件操作

2024年07月16日 Python解释器读取源文件说明 1、当Python解释器读取源文件时,它首先定义一些特殊的变量。 2、设置一些特殊的变量,如__name__,然后执行文件中找到的所有代码。 Python解释器使用代码为__name__变量值,即__name__变量值为__main__。 Python解释器读取源文件实例 # Suppose this is foo.py.   print("before import") import mat

文件操作

2024年07月16日 1、对于python 3.4及更高版本,可以使用Path类。 from pathlib import Path # rpd is a symbolic link >>> Path('rdp').is_symlink() True >>> Path('README').is_symlink() False 2、使用is_symlink()方法时必须小心。只要命名对象是符号链接,即使链接

文件操作

2024年07月15日 1、直接打开日志文件,往另外一个文件中按照要过滤的要求进行过滤。 import io; with open('a.txt', 'w') as f: for line in open('c:/201509.txt'): if line.find('更改项目')>0 and line.find('500&#

抓取数据 文件操作

2024年07月15日 1、只读模式(只读数据r)。 f = open('my_file.txt', 'rb') f_bytes = f.read() print(f_bytes) print(f_bytes.decode('utf-8')) f.close() 2、只写模式(重写数据w),以二进制的方式写入数据或只写模式追加数据。 write_file = open('demo1.jpg&

文件操作

2024年07月15日 1、小文件复制,打开一个已有文件,读取完整内容,并写入到另外一个文件。 # 1.打开文件 file_read = open("read.txt") file_write = open("read[复件].txt", "w") # 2. 读、写 text = file_read.read() # 读取文件的内容 file_write.write(text) # 把读取的内容写

文件操作

2024年07月15日 1、将mode改成a即可实现不断写入追加,但追加并不会换行,所以需要换行时需要在加入的文本前用换行符号。 2、文件关闭一定要关闭涉及数据安全。 实例 stream = open(file='./666', mode='w', encoding='utf-8') print(stream) record = '4月18日 17:00 FPX PK RNG' s

文件操作

2024年07月15日 问题描述:文件tesxt.txt内容,按行读取文件,打印到控制台,出现多个空行问题。 由于print()在打印时默认加了换行,所以加上。 1、如果文件输出有空行,直接取消print的换行即可。 2、给print()加一个取消自动换行的end=""参数:print(line,end="")。 与windows和unix无关。 实例 #代码1 with open('test.txt'

文件操作

2024年07月15日 1、read方法默认会把文件的所有内容一次性读取到内存。如果文件太大,对内存的占用会非常严重 2、readline方法,readline方法可以一次读取一行内容 方法执行后,会把文件指针移动到下一行,准备再次读取 实例 # 打开文件 file = open("read.txt") while True: # 读取一行内容 text = file.readline() # 判断是否读到内

文件操作

2024年07月15日 说明 1、hdf5不支持用其他浏览器打开,建议写一个代码来进行读取。 2、读取HDF5文件中的所有数据集,然后传输到路径。 实例 # 读取HDF5文件中的所有数据集 def traverse_datasets(hdf_file): import h5py def h5py_dataset_iterator(g, prefix=''): for key in g.keys():

文件操作