Python文件读取与合并实战指南

在第4章“文件读取与文件合并”中，我们将深入探讨Python中进行文件操作和数据处理的关键技能。本章主要包括以下核心内容： 1. **文本和Excel数据读取与输出**： Pandas库是数据处理的主角，提供了`read_csv()`和`read_excel()`等函数，用于高效地读取CSV（逗号分隔值）和Excel文件。这些函数支持多种选项，如指定列作为索引，自动或手动数据类型推断，处理日期解析，以及针对大型文件的迭代处理。例如，代码示例展示了如何使用`pd.read_csv()`读取包含姓名和薪水的CSV文件，并查看前几行数据。 2. **Python内置函数与数据格式**： - `open()`和`close()`函数是基本的文件操作工具，它们用于打开和关闭文件，以实现数据的读取和写入。 - JSON数据处理利用Python内置模块`json`，可以轻松地读取和创建JSON格式的数据。 - YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种轻量级的数据序列化格式，可以使用第三方库`PyYAML`来处理。 3. **XML和HTML文件以及Web信息收集**： XML和HTML文件是网络爬虫和Web抓取中的重要目标，虽然Pandas主要用于结构化数据，但可以通过特定库如BeautifulSoup或lxml进行解析。 4. **序列化存储**： - `pickle`是Python的标准序列化模块，用于持久化保存Python对象，适用于简单的数据结构。 - HDF5格式是高效的二进制存储格式，特别适合大数据集，`h5py`库提供了Python接口。 - `shelve`模块则是Python的键值对存储，它使用文件系统作为后端，可以保存Python对象。 5. **Web APIs和数据库交互**： 除了文件操作，还涉及与Web API的交互，这通常通过`requests`库来实现HTTP请求。数据库交互方面，Python有各种ORM（对象关系映射）库如SQLAlchemy和pymysql，用于操作SQL数据库。 6. **多文件合并**： 对于处理多个相关的文本或数据文件，可能会用到`concat()`或`merge()`等Pandas函数来合并数据。 本章内容涵盖了Python在文件操作、数据处理、数据交换和数据存储等关键场景下的应用，旨在帮助读者掌握在实际项目中有效管理和分析数据的基本技巧。通过学习这些内容，开发人员能够更熟练地进行数据预处理，为后续的数据分析和机器学习任务奠定坚实基础。