python用np.loadtxt()读取“人均国民收入.xls”文件内容，并保存为csv格式文件

由于“人均国民收入.xls”是一个Excel文件，因此需要使用pandas库来读取该文件内容。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('人均国民收入.xls')

# 将数据保存为csv文件
np.savetxt('人均国民收入.csv', df.values, delimiter=',', fmt='%s')

上述代码中，我们首先使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件的内容，并将其存储为DataFrame对象。接着，使用numpy的`savetxt()`函数将DataFrame对象中的数据保存为csv格式的文件。在`savetxt()`函数中，我们需要指定分隔符为逗号，格式为字符串类型。

相关问题

python中np.loadtxt

np.loadtxt函数可以读入一个文本文件中的数据，并将其转换为一个numpy数组。该函数的基本语法如下：

np.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes')

其中，各参数的含义如下：

- fname：要读取的文件名或文件句柄。
- dtype：返回数组的数据类型，默认为float类型。
- comments：文件中注释的标识，默认为#。
- delimiter：文件中数据的分隔符，默认为None（空格或制表符）。
- converters：用于将字符串转换为数字的函数或字典。
- skiprows：要跳过的行数，默认为0。
- usecols：要读取的列的索引列表，默认为None（读取全部列）。
- unpack：如果为True，将每列数据分别存储到不同的变量中。
- ndmin：返回数组的最小维度，默认为0。
- encoding：文件的编码方式，默认为'bytes'。

例如，要读取一个名为data.txt的文本文件，其中包含两列数据，可以使用如下代码：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')

该代码将读取data.txt文件中的数据，并将其存储到一个名为data的numpy数组中。其中，delimiter参数指定了数据的分隔符为逗号。

python的np.loadtxt和np.genfromtxt有什么区别

np.loadtxt()和np.genfromtxt()都是用来读取txt文件的函数，但它们有一些区别。

np.loadtxt()函数是一个简单的方法，适用于读取纯数字数据的文件。它默认读取浮点类型的值，并可以通过参数进行一些配置，例如指定分隔符、跳过行数等。但一旦遇到非数字字符串，它将无法处理并抛出错误。

np.genfromtxt()函数更加灵活，可以处理包含非数字字符串的文件。它可以自动识别数据类型，并转换为相应的数据类型。它还可以处理缺失的数据，并提供一些功能来处理各种数据情况。

所以，当你需要读取包含非数字字符串的文件时，可以使用np.genfromtxt()函数。而当你只需要读取纯数字数据的文件时，可以使用np.loadtxt()函数。