导入数据文件：设计代码导入指定数据文件。查看导入数据：设计代码获得导入数据的行数、列数

以及数据内容。具体实现可以使用Python中的pandas库，读取数据文件并将其转化为数据框，然后获取数据框的行数、列数以及数据内容。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 导入数据文件
data_file = 'data.csv'
data = pd.read_csv(data_file)

# 获取行数和列数
num_rows = data.shape[0]
num_cols = data.shape[1]

print('数据文件共有{}行，{}列'.format(num_rows, num_cols))

# 查看数据内容
print(data.head())

其中，`data_file`是数据文件的路径，可以根据实际情况进行修改。`pd.read_csv`函数可以读取csv格式的数据文件，也可以根据实际情况选择其他格式的读取函数。`data.shape`可以获取数据框的形状，即行数和列数。`data.head()`可以查看数据框的前几行数据，默认为前5行。

相关问题

python导入数据行数列数

要导入数据的行数和列数，可以使用Python中的pandas库。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

   import pandas as pd

2. 使用pandas的read_csv函数读取数据：

   data = pd.read_csv('data.csv')

其中，data.csv是要读取的数据文件名。

3. 查看数据的行数和列数：

   row_num, col_num = data.shape
   print("行数：", row_num)
   print("列数：", col_num)

这里使用了pandas的shape属性，它会返回一个元组，第一个元素是行数，第二个元素是列数。

python编写程序，生成50个Excel文件，每个文件中包含5列数据，其中每个单元格内的内容随机生成，并且每个Excel文件的数据行数不相同。然后创建一个SQLite数据库，其结构与Excel文件相符合，最后把前面生成的50个Excel文件中的数据导入到这个数据库中。要求程序最后输出导入速度，即平均每秒导入多少条记录。

以下是Python程序的代码。

import random
import string
import os
import time
import sqlite3
import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 生成Excel文件
def generate_excel_file(file_path):
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active

    # 生成表头
    headers = ['列1', '列2', '列3', '列4', '列5']
    for i, header in enumerate(headers):
        col_letter = get_column_letter(i + 1)
        ws['{}1'.format(col_letter)] = header

    # 生成数据
    row_count = random.randint(10, 100)
    for i in range(row_count):
        row_data = []
        for j in range(5):
            cell_data = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 10))
            row_data.append(cell_data)
        ws.append(row_data)

    # 保存文件
    wb.save(file_path)

# 生成50个Excel文件
for i in range(50):
    file_name = 'data_{}.xlsx'.format(i)
    generate_excel_file(file_name)

# 创建SQLite数据库
db_file = 'data.db'
if os.path.exists(db_file):
    os.remove(db_file)

conn = sqlite3.connect(db_file)
c = conn.cursor()

# 读取Excel文件，并插入到SQLite数据库中
start_time = time.time()
for i in range(50):
    file_name = 'data_{}.xlsx'.format(i)
    wb = openpyxl.load_workbook(file_name)
    ws = wb.active

    # 创建表格
    table_name = 'table_{}'.format(i)
    headers = ['列1', '列2', '列3', '列4', '列5']
    create_table_sql = 'CREATE TABLE {} ({})'.format(table_name, ', '.join(['{} TEXT'.format(header) for header in headers]))
    c.execute(create_table_sql)

    # 插入数据
    for row in ws.iter_rows(min_row=2):
        insert_sql = 'INSERT INTO {} ({}) VALUES ({})'.format(table_name, ', '.join(headers), ', '.join(['?' for _ in headers]))
        c.execute(insert_sql, [cell.value for cell in row])

    wb.close()

conn.commit()
conn.close()

end_time = time.time()
print('导入速度：{:.2f} 条/秒'.format(sum([ws.max_row - 1 for ws in openpyxl.load_workbook('data_{}.xlsx'.format(i)).worksheets]) * 50 / (end_time - start_time)))

程序首先定义了一个 `generate_excel_file` 函数，用于生成一个 Excel 文件。函数中，首先创建一个新的 Excel 文件，然后生成表头和数据，并将它们写入 Excel 文件中，最后保存 Excel 文件。

接着，程序通过循环调用 `generate_excel_file` 函数，生成 50 个 Excel 文件。

然后，程序创建了一个 SQLite 数据库，并定义了一个游标对象 `c`，用于执行 SQL 语句。程序通过循环读取每个 Excel 文件，并将文件中的数据插入到 SQLite 数据库中。对于每个 Excel 文件，程序首先根据文件名生成一个表格名，然后创建一个对应的表格，并插入数据。

最后，程序计算并输出导入速度，即平均每秒导入多少条记录。程序首先计算了导入所有数据所花费的时间，然后根据这个时间计算导入速度。速度的计算公式为：`总记录数 / 耗时`。由于每个 Excel 文件的数据行数不相同，因此程序需要打开每个 Excel 文件，读取它们的数据行数，才能计算出总记录数。

注意，程序中采用了 openpyxl 库来读取和写入 Excel 文件，采用了 sqlite3 库来连接和操作 SQLite 数据库。程序还使用了 Python 标准库中的 `random` 和 `string` 模块，用于生成随机数据。