Python对txt、csv文件读写数据

简介: Python对txt、csv文件读写数据
1、txt 文件读写
# -*- coding:utf-8 -*-
file = open('file.txt','r')
# 获取所有的信息
print file.read()
print file.write("你好")
# 获取所有并且在所有行存在一个数组
print file.readlines()
# 获取第一行
print file.readline()
2、# 读取csv文件
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv
writer = csv.writer(open('test.csv','wb'))
writer.writerow(['col1','col2','col3'])
data = [range(3) for i in range(3)]
for item in data:
    writer.writerow(item)
filelist = csv.reader(open('./test.csv','r'))
for item in filelist:
    print item
目录
相关文章
|
1天前
|
前端开发 JavaScript Python
使用Python读取本地行情csv文件,做出web网页画出K线图实现案例
【5月更文挑战第4天】使用Python绘制K线图的步骤:1) 安装pandas, matplotlib和Flask;2) 用pandas读取CSV文件并处理数据;3) 创建Flask应用,渲染包含K线图数据的HTML;4) 编写HTML,使用ECharts库绘制K线图。
13 0
|
6天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据采集
【Python 机器学习专栏】PCA(主成分分析)在数据降维中的应用
【4月更文挑战第30天】本文探讨了主成分分析(PCA)在高维数据降维中的应用。PCA通过线性变换找到最大化方差的主成分,从而降低数据维度,简化存储和计算,同时去除噪声。文章介绍了PCA的基本原理、步骤,强调了PCA在数据降维、可视化和特征提取上的优势,并提供了Python实现示例。PCA广泛应用在图像压缩、机器学习和数据分析等领域,但降维后可能损失解释性,需注意选择合适主成分数量及数据预处理。
|
6天前
|
vr&ar Python
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
12 0
|
6天前
|
Python
Python随机波动性SV模型:贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享
Python随机波动性SV模型:贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享
12 0
|
6天前
|
机器学习/深度学习 Python
【Python机器学习专栏】时间序列数据的特征工程
【4月更文挑战第30天】本文探讨了时间序列数据的特征工程,强调其在捕捉季节性、揭示趋势、处理异常值和提升模型性能中的重要性。介绍了滞后特征、移动窗口统计特征、时间戳特征、频域特征和波动率特征等方法,并提供了Python实现示例。通过有效特征工程,可提高时间序列分析的准确性和预测可靠性。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
【Python 机器学习专栏】图像数据的特征提取与预处理
【4月更文挑战第30天】本文探讨了图像数据的特征提取与预处理在机器学习中的重要性。图像数据具有大容量、信息丰富和冗余性高的特点。特征提取涉及颜色、纹理和形状特征;预处理包括图像增强、去噪和分割。Python的OpenCV和Scikit-image库在处理这些任务时非常有用。常见的特征提取方法有统计、变换和基于模型的方法,而预处理应注意保持图像真实性、适应性调整及验证评估。有效的特征提取和预处理能提升模型性能,Python工具使其更高效。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【Python机器学习专栏】文本数据的特征提取与表示
【4月更文挑战第30天】本文探讨了文本特征提取与表示在机器学习和NLP中的重要性。介绍了词袋模型、TF-IDF和n-gram等特征提取方法,以及稀疏向量和词嵌入等表示方式。Python中可利用sklearn和gensim库实现这些技术。有效的特征提取与表示有助于将文本数据转化为可处理的数值形式,推动NLP和机器学习领域的进步。
|
3月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
Python在数据分析中的利器:Pandas库全面解析
【2月更文挑战第7天】 众所周知,Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言,被广泛运用于数据科学和人工智能领域。而Pandas库作为Python中最受欢迎的数据处理库之一,在数据分析中扮演着举足轻重的角色。本文将全面解析Pandas库的基本功能、高级应用以及实际案例,带您深入了解这个在数据分析领域的利器。
59 1
|
6月前
|
数据采集 存储 数据挖掘
【Python】数据分析:pandas
【Python】数据分析:pandas
49 0
|
5月前
|
数据采集 SQL 数据挖掘
Python 的科学计算和数据分析: 什么是 NumPy 和 Pandas?它们各自的作用是什么?
Python 的科学计算和数据分析: 什么是 NumPy 和 Pandas?它们各自的作用是什么?