檔案操作

操作CSV檔案：

檔案儲存：

有時候我們有了一個數組，需要儲存到檔案中，那麼可以使用np.savetxt來實現。相關的函式描述如下：

np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None)
* frame : 檔案、字串或產生器，可以是.gz或.bz2的壓縮檔案
* array : 存入檔案的陣列
* fmt : 寫入檔案的格式，例如：%d %.2f %.18e
* delimiter : 分割字串，預設是任何空格

以下是使用的例子：

a = np.arange(100).reshape(5,20)
np.savetxt("a.csv",a,fmt="%d",delimiter=",")
 

讀取檔案：

有時候我們的資料是需要從檔案中讀取出來的，那麼可以使用np.loadtxt來實現。相關的函式描述如下：

np.loadtxt(frame, dtype=np.float, delimiter=None, unpack=False)
* frame：檔案、字串或產生器，可以是.gz或.bz2的壓縮檔案。
* dtype：資料型別，可選。
* delimiter：分割字串，預設是任何空格。
* skiprows：跳過前面x行。
* usecols：讀取指定的列，用元組組合。
* unpack：如果True，讀取出來的陣列是轉置後的。

np獨有的儲存解決方案：

numpy中還有一種獨有的儲存解決方案。檔名是以.npy

1. 儲存：np.save(fname,array)或np.savez(fname,array)。其中，前者函式的副檔名是.npy，後者的副檔名是.npz，後者是經過壓縮的。
2. 載入：np.load(fname)。

總結：

1、np.savetxt和np.loadtxt一般用來操作csv檔案，他可以設定header，但是不能儲存3維以上的陣列。

2、 np.save和np.load一般用來儲存非文字型別的檔案，他不可以設定header，但是可以儲存3維以上的陣列。

3、如果想專門的操作CSV檔案，其實還有另外一個模組叫做csv，這個模組是python內建的，不需要安裝。

CSV檔案操作：

讀取csv檔案：

import csv # 讀取csv檔案，就需要匯入python內建的這個csv模組

with open('stock.csv','r') as fp:  # 首先開啟檔案，然後將指標傳給reader這個物件
    reader = csv.reader(fp)
    titles = next(reader)  # next會將這個迭代器往下挪一位，不帶標題，這個時候再去遍歷reader時，從第一行開始。
    for x in reader:
        print(x)

這樣操作，以後獲取資料的時候，就要通過下表來獲取資料。如果想要在獲取資料的時候通過標題來獲取。那麼可以使用DictReader。示例程式碼如下：

import csv

with open('stock.csv','r') as fp:
    reader = csv.DictReader(fp)
    for x in reader:
        print(x['turnoverVol'])

import csv

def read_csv_demo1():
    with open('stock.csv', 'r') as fp:
        # reader是一個迭代器
        reader = csv.reader(fp)
        # next(reader)
        for x in reader:
            name = x[3]
            volumn = x[-1]
            print({'name': name, 'volumn': volumn})


def read_csv_demo2():
    with open('stock.csv','r') as fp:
        # 使用DictReader建立的reader物件
        # 不會包含標題那行的資料
        # reader是一個迭代器，遍歷這個迭代器，返回來的是一個字典。
        reader = csv.DictReader(fp)
        for x in reader:
            value = {"name":x['secShortName'],'volumn':x['turnoverVol']}
            print(value)

# read_csv_demo1()
read_csv_demo2()

# 輸出：
{'name': '平安銀行', 'volumn': '178493315'}
{'name': '萬科A', 'volumn': '55743855'}
{'name': '國農科技', 'volumn': '2211059'}
{'name': '世紀星源', 'volumn': '2365348'}
{'name': '深振業A', 'volumn': '0'}
{'name': '全新好', 'volumn': '0'}
{'name': '神州高鐵', 'volumn': '5689054'}

寫入資料到csv檔案：

寫入資料到csv檔案，需要建立一個writer物件，主要用到兩個方法。一個是writerow，這個是寫入一行。一個是writerows，這個是寫入多行。示例程式碼如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    ('zhiliao',18,'111'),
    ('wena',20,'222'),
    ('bbc',21,'111')
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.writer(fp)
    writer.writerow(headers)
    writer.writerows(values)

也可以使用字典的方式把資料寫入進去。這時候就需要使用DictWriter了。示例程式碼如下：

import csv

headers = ['name','age','classroom']
values = [
    {"name":'wenn',"age":20,"classroom":'222'},
    {"name":'abc',"age":30,"classroom":'333'}
]
with open('test.csv','w',newline='') as fp:
    writer = csv.DictWriter(fp,headers)
    writer.writerow({'name':'zhiliao',"age":18,"classroom":'111'})
    writer.writerows(values)

def write_csv_demo1():
    headers = ['username', 'age', 'height']
    values = [
        ('張三', 18, 180),
        ('李四', 19, 190),
        ('王五', 20, 160)
    ]

    with open('classroom.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as fp:
        writer = csv.writer(fp)
        writer.writerow(headers)
        writer.writerows(values)


def write_csv_demo2():
    headers = ['username', 'age', 'height']
    values = [
        {'username':'張三','age':18,'height':180},
        {'username':'李四','age':19,'height':190},
        {'username':'王五','age':20,'height':160}
    ]
    with open('classroo1.csv','w',encoding='utf-8',newline='') as fp:
        writer = csv.DictWriter(fp,headers)
        # 寫入表頭資料的時候，需要呼叫writeheader方法
        writer.writeheader()
        writer.writerows(values)

# write_csv_demo1()
write_csv_demo2()