打开《Python 可视化数据分析》_学会挖掘大数据的价值_4.4 存储数据文件读写详解

【摘要】 本书摘自《Python网络爬虫 从入门到精通》一书中第4章，第4节，李迎著。

4.4 存储数据文件读写详解

我们需要把数据保存到文件或数据库中，这些数据可以是在互联网中爬取的一 手数据，也可以是外界获得二手数据，可以存成文本文件、 csv 文件、Excel 文件或 数据库类型文件，只要我们对这些文件的访问和读写数据语法有所了解，就可以熟 悉操作数据，然后再使用Python 等工具进行数据处理、分析，从中深刻体会到 Python数据分析的乐趣。

csv 、Excel 格式的数据，是我们做数据分析或绘图时经常要用的数据格式，在 前面 Python 基本知识的章节中，也有数据存储的内容，比如通过read\write 等方法 完成这部分工作，为了快捷、省时，这里可以通过 with 语句打开需要访问的数据 文件，完成文件读取工作。那么下面针对不同格式的存储数据进行有针对性的读取讲解。

具有一定的Python 知识基础，同时了解扩展库的相应功能后，就可以较通畅地 看懂脚本，就可以逐步建构自己的任务脚本，完成数据分析和构图的任务。关于格式转换的想法在代码示例中进行演示说明。

4.4.1 csv 格式数据读取

csv 是纯文本格式数据，使用广泛，因为很多程序都可以存储、转化、处理纯文 本格式，比 Excel 要方便广泛。对于 Excel 电子表格数据，可以把内容转化成 csv 纯 文本，数据库数据存储成 csv,Python 内置了 csv 模块，在 Python中可以直接读取。

不需要另行导入。

1.csv 文件中读取数据原始方式

1 filename='births.csv'

2 with open(filename) as f:

3 rl=csv.reader(f)

4 print(list(r1))

5 for row in rl:

6 I print(rl.line_num,row)

这6条语句很简单，第1、2行是用with 模式打开已有的csv 文件： “births.csv”, 第3行表示读取整个文件，第4行打印呈现文件内容。但是此处把呈现的内容转化 成 list, 呈现结果就是放到列表中的csv 内容，如果不用list 就会出现：<_csv.reader

object at Ox0000000000AF8590>,也可添加第6行的呈现方法，利用 for 语句遍历csv文件中的每一行内容。

3. 利用 Numpy 库读写 csv 数据

根据前面对 Numpy这个 Python的基础扩展库的认识，知道它是一个存放多维数 据的容器，因为在我们分析的时候，大多都需要Numpy 、pandas 、Matplotlib 这三个 扩展库，所以也了解一下Numpy 和 pandas 这两个数据相关的库读取文件时的情况。

Numpy主要通过三个函数实现文件读写，分别是： savetxt 、loadixt 、genfromtxt。

1)np.savetxt(frame',array,fmt='%d',delimiter=None)

savetxt()中默认使用科学计数的形式保存数据，如果想改变，可以通过括号中的 参数实现。其中，参数frame 表示存储的文件，array 表示存入文件的数组，fmt 表示写入文件的格式，如%d 、%f、%e,delimiter 表示分割字符串，默认为空格。

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