怎么利用python读文件

1、读取txt数据

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\test_code.txt',sep = 't',encoding = 'utf-8')

对于中文的文本文件常容易因为编码的问题而读取失败，解决办法有两种情况：

1）当原始文件txt或csv的数据不是uft8格式时，需要另存为utf8格式编码；

2）如果原始的数据文件就是uft8格式，为了正常读入，需要将read_csv函数的参数encoding设置为utf-8

将原始数据另存为utf8格式的数据，重新读入txt数据

In [3]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\test.txt',sep = 't',encoding = 'utf-8')

In [4]: mydata_txt

很顺利，txt文本文件数据就这样进入了Python的口袋里了。

2、读取csv数据

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')

In [6]: mydata_csv

如果你善于总结的话，你会发现，txt文件和csv文件均可以通过pandas模块中的read_csv函数进行读取。该函数有20多个参数，类似于R中的read.table函数，如果需要查看具体的参数详情，可以查看帮助文档：help(pandas.read_csv)。

二、读取电子表格文件

这里所说的电子表格就是Excel表格，可以是xls的电子表格，也可以是xlsx的电子表格。在日常工作中，很多数据都是存放在Excel电子表格中的，如果我们需要使用Python对其进行分析或处理的话，第一步就是如何读取Excel数据。下面我们来看看如果读取Excel数据集：

In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C:\test.xlsx',sep = 't',encoding = 'utf-8')

In [8]: mydata_excel

三、读取统计软件生成的数据文件

1、读取SAS数据集

SAS数据集的读取可以使用pandas模块中的read_sas函数，我们不妨试试该函数读取SAS数据集。下图是使用SAS打开的数据集，如果你的电脑中没有安装SAS，那你也可以通过Python实现数据的读取。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_sas = pd.read_sas('G:\class.sas7bdat',encoding='utf8')

2、读取SPSS数据集

关于读取SPSS数据文件，需要为您的Python安装savReaderWriter模块，该模块可以到如下链接进行下载并安装：https://pypi.python.org/pypi/savReaderWriter/3.4.2

安装savReaderWriter模块

可以通过该命令进行savReaderWriter模块的安装：python setup.py install

下图是SPSS数据在SPSS中打开的样子：

In [1]: import savReaderWriter

In [2]: mydata_spss = savReaderWriter.SavReader('employee_data.sav')

In [3]: mydata_spss