练习1：读取餐饮csv文件的数据

文件: 餐饮.csv

方式1：用csv进行读写操作

#方式1：用csv进行读写操作
import csv#利用csv模块使用---读文件并把内容返回为二维码列表中
def read_csvfile_csvM(filename):lists_data = []with open(filename,'r',encoding='gbk') as f_r:data_iterator = csv.reader(f_r)for data in data_iterator:#print(data)#print(type(data))# class 'list'lists_data.append(data)return lists_data#利用csv模块使用---把lists内容增加索引值，并写如新文件中
def write_csvfile_csvM(lists_data,New_csv_filename):with open(New_csv_filename,'w',encoding='gbk',newline="") as f_w:datewriter = csv.writer(f_w)iline = 0for data in lists_data:list_data = []#print(data)#list_data = dataif iline == 0:list_data.append('序列')else:list_data.append(str(iline))iline += 1list_data.extend(data)#print(list_data)datewriter.writerow(list_data)csv_filename = '餐饮.csv'lists_data = read_csvfile_csvM(csv_filename)
#print(lists_data)
print(len(lists_data))New_csv_filename = '餐饮增加索引.csv'
write_csvfile_csvM(lists_data,New_csv_filename)

输出文件:
餐饮增加索引.csv

方式2：用pandas进行读写操作

#方式2：用pandas进行读写操作
import pandas as pd
#pandas安装
#pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# pandas读取csv文件,显示全数据，显示第一行第一列
class C_pd_opt_csv_file():lists_rdata=[] #保持读取数据的二维码listdef __init__(self,file_name):self.file_name = file_name# 隐藏类属性用property修饰,用pandas模块去读取csv文件内容,保存在二维码List中@propertydef pd_read_csv(self):data = pd.read_csv(self.file_name,encoding='gbk')print('len(data) = ',len(data))#表示取消最大列、行的限制pd.options.display.max_columns = None pd.options.display.max_rows = None#display(data)self.lists_rdata = data.values.tolist() # 转换为二维码list型#print(self.lists_rdata)#pandas数据选取#city = data['城市'] #data[col]根据列名，并以Series的形式返回列#print('根据列名，并以Series的形式返回列:',city)#print(type(city)) #<class 'pandas.core.series.Series'>#print('返回第一行:',data.iloc[0,:]) #data.iloc[0,:]：返回第一行#print('返回第一列:',data.iloc[:,0]) #data.iloc[0,:]：返回第一列#用pandas模块把二维码list内容写入到csv文件中保存def pd_write_data_csv(self,w_file_name,lists_data):#保存数据columns = ['City','type','store_name','comment','per','taste', 'environment', 'service']df = pd.DataFrame(columns = columns, data = lists_data)df.to_csv(w_file_name, encoding='gbk')csv_filename = '餐饮.csv'csv_new_filename = 'demo_w.csv'c_pdcsv = C_pd_opt_csv_file(csv_filename)c_pdcsv.pd_read_csv#print(c_pdcsv.lists_rdata)c_pdcsv.pd_write_data_csv(csv_new_filename,c_pdcsv.lists_rdata)#把csv_filename文件内容换标题行后，写入新文件csv_new_filename

输出文件:
demo_w.csv

练习2：读取Stock.xlsx 文件数据

Stock.xlsx 文件:

from openpyxl import Workbook #写入xlsx文件
from openpyxl import load_workbook #读取xlsx文件#openpyxl安装
#pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/class C_pyxl_opt_xlsx_file():lists_rdata=[] #保持读取数据的二维码listdef __init__(self,file_name):self.file_name = file_name#用openpyxl模块去读取xlxs文件内容,保存在二维码List中@propertydef pyxl_read_xlxs(self):rb = load_workbook(self.file_name)#打开工作簿rs = rb.active #读取第一个工资表#获取表里面的数值# ws.rows # 生成器对象for row in rs.rows:list_data=[]#print('row = ',row)for cell in row:#print('cell=',cell)#print ( 'cell value=', cell.value )list_data.append(cell.value)self.lists_rdata.append(list_data)#用openpyxl模块把二维码list内容写入到xlsx文件中保存def pd_write_data_xlxs(self,w_file_name,lists_data):wb = Workbook() #创建工作簿ws = wb.active #激活第一个工作表for row in lists_data:ws.append(row)wb.save(w_file_name)c_pyxl = C_pyxl_opt_xlsx_file('Stock.xlsx')c_pyxl.pyxl_read_xlxs#print(c_pyxl.lists_rdata)c_pyxl.pd_write_data_xlxs('Stock_new.xlsx',c_pyxl.lists_rdata)

输出文件:Stock_new.xlsx

练习3：数据分析中的array

#long--type
import numpy as np#1.输出0-9的数组arr#创建内容为list_data的arr数组，返回数组和类型
def create_arr(list_data):arr_np = np.array(list_data)return arr_np,type(arr_np)arr_np1,ty_arr1 = create_arr(range(10))print(arr_np1) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print(ty_arr1) #<class 'numpy.ndarray'>#2.查看arr的数据类型
print(arr_np1.dtype) # int32#3.创建0-5的数组arr1,并指定其数据类型为"bool"#创建内容为list_data的arr数组,并指定类型，返回数组和类型
def create_def_type_arr(list_data,dtype):arr_np = np.array(list_data,dtype)return arr_np,type(arr_np)
arr_np2,ty_arr2 = create_def_type_arr(range(5),"bool")
print(arr_np2) #[False  True  True  True  True]
print(ty_arr2) #<class 'numpy.ndarray'>
print(arr_np2.dtype) # bool#4.改变arr1的数据类型为"float64"
arr_np2 = arr_np2.astype("float64") #创建后修改类型，并没有改变原有的数值
print(arr_np2.dtype) #float64