python表格文件读写操作封装代码

时间: 2023-12-16 16:06:12 浏览: 29
以下是一个简单的 Python 表格文件读写操作的封装代码示例: ```python import pandas as pd # 读取表格文件 def read_table_file(file_path): try: # 使用 pandas 库读取表格文件 data = pd.read_csv(file_path) return data except FileNotFoundError: print(f"File {file_path} not found.") return None # 写入表格文件 def write_table_file(data, file_path): try: # 将数据写入到表格文件中 data.to_csv(file_path, index=False) print(f"File {file_path} saved successfully.") except: print(f"Failed to save file {file_path}.") # 测试代码 if __name__ == "__main__": # 读取表格文件 data = read_table_file("example.csv") if data is not None: print(data) # 写入表格文件 new_data = {"Name": ["John", "Mary", "Peter"], "Age": [30, 25, 40]} df = pd.DataFrame(new_data) write_table_file(df, "new_example.csv") ``` 在这个示例中,我们使用了 pandas 库来读取和写入表格文件。`read_table_file` 函数接收一个文件路径作为参数,尝试读取这个文件并返回一个 pandas 的 DataFrame 对象。`write_table_file` 函数接收一个 DataFrame 对象和一个文件路径作为参数,将 DataFrame 中的数据写入到对应的文件中。 在测试代码中,我们首先调用 `read_table_file` 函数来读取一个名为 `example.csv` 的表格文件,并将读取到的数据输出到控制台。然后我们创建一个新的 DataFrame 对象,并调用 `write_table_file` 函数将这个 DataFrame 中的数据写入到一个名为 `new_example.csv` 的表格文件中。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python txt文件常用读写操作代码实例

主要介绍了Python txt文件常用读写操作代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python3实现的Mysql数据库操作封装类

主要介绍了Python3实现的Mysql数据库操作封装类,涉及Python针对mysql数据库的连接、查询、更新及关闭连接等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python 读写文件包含多种编码格式的解决方式

今天小编就为大家分享一篇python 读写文件包含多种编码格式的解决方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python读写txt文本文件的操作方法全解析

主要介绍了Python读写txt文本文件的操作方法全解析,包括对文本的查找和替换等技巧的讲解,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python多线程同步之文件读写控制

主要为大家详细介绍了python多线程同步之文件读写控制,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。