f = open('filename.txt','r') data = f.read() f.close() 1. 2. 3. 6.读写二进制数据 使用open()函数的rb或者wb实现对二进制数据的读或写。 with open('filename.bin','rb') as f: data = f.read() f.write(b'Hello World') 1. 2. 3. 在读取或者写入二进制数据时,所有的数据是以...
def __init__(self, data_path, sheetname): #定义一个属性接收文件路径 self.data_path = data_path # 定义一个属性接收工作表名称 self.sheetname = sheetname # 使用xlrd模块打开excel表读取数据 self.data = xlrd.open_workbook(self.data_path) # 根据工作表的名称获取工作表中的内容(方式①) self....
open('1.txt','r')2. data = f.readlines() #⽣成的是列表 3. print data 4. f.close()结果：[java] view plain copy 1. >>> 2. ["I'm OK!\n", "I'm fine!\n", 'Hello world!\n']2、写操作 写操作有write、writelines，切记没有writeline 看⽰例：[python] view plain copy ...
f.read(8) #读取固定大小的内容 line_data = f.readline() # 字符串类型 list_line_data = f.readlines() # 列表类型
data = pd.read_csv('目录+文件名')这行代码将读取指定路径的CSV文件，并将其内容加载到一个DataFrame对象中。CSV文件是一种常用的文本格式，常用于存储表格数据。同样地，读取Excel文件也非常简单：import pandas as pd data = pd.read_excel('目录+文件名')这段代码会打开指定路径的Excel文件，并...
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['DateColumn']) 7、设置索引列 在读取CSV文件时,可以使用index_col参数指定某一列作为DataFrame的索引列: df = pd.read_csv('data.csv', index_col='ID') 8、处理大数据文件 如果要读取的大数据文件超出了内存限制,可以使用chunksize参数分块读取数据: ...
df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data1.csv') print('用read_csv读取的csv文件:', df) df=pd.read_table('D:/project/python_instruct/test_data1.csv', sep=',') print('用read_table读取csv文件:', df) df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data2.csv', heade...
data=open("demo.txt","r").read(30) print(data) AI代码助手复制代码 执行结果如下: Athread isabasic unit of CP AI代码助手复制代码 注意事项: 1. size为负时 当size值为负数时read()方法不会报错,此时read()方法会读完整个文件。 待读取的文件:demo.txt ...
在Python2中，读取含有中文的CSV文件时，需要确保文件的编码是utf-8，并且在代码中使用u前缀指定字符串为Unicode类型。例如：-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd mydata = pd.read_csv(u"例子.csv")然而，很多人误以为Python3在处理中文文件时与Python2相同。实际上，Python3在处理中文...
(root, textvariable=v).grid(row=0, column=1) Button(root, text='Browse Data Set',command=lambda: v.set(askopenfile())).grid(row=1, column=0) Button(root, text='Close',command=root.quit()).grid(row=1, column=1) root.file = v.get() df = pd.read_csv(root.file) root....