Python文件和数据格式化编程实操教程

汇报人：XX2024-01-10Python文件和数据格式化编程实操教程目录Python基础与文件操作数据格式化处理文件内容提取与整理数据库交互操作数据可视化展示综合案例：批量处理文件和数据清洗01Python基础与文件操作高级编程语言Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。简单易学Python语法简洁清晰，易于学习，支持多种编程范式。广泛应用Python在数据分析、人工智能、Web开发等领域有广泛应用。Python语言简介使用赋值语句定义变量，如`x=10`。变量定义Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组等。数据类型Python提供丰富的运算符，如算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。运算符变量、数据类型与运算符

控制流语句条件语句使用`if`、`elif`和`else`关键字实现条件判断。循环语句使用`for`和`while`循环结构实现重复执行代码块。异常处理使用`try`和`except`关键字捕获和处理异常。函数定义使用`def`关键字定义函数，指定函数名和参数列表。函数调用通过函数名和参数列表调用函数，执行函数体中的代码。返回值使用`return`语句返回函数执行结果。函数定义与调用使用`open()`函数打开文件，指定文件名和打开模式（如读取、写入等）。打开文件使用文件对象的`read()`、`readline()`或`readlines()`方法读取文件内容。读取文件使用文件对象的`write()`方法写入文件内容。写入文件使用文件对象的`close()`方法关闭文件。关闭文件文件读写操作02数据格式化处理字符串格式化方法在Python3.6及以上版本中，可以使用f-string进行字符串格式化，例如`name="Alice";f"Hello,{name}!"`。f-string格式化使用`%`操作符进行格式化，例如`"Hello,%s!"%name`。旧式字符串格式化使用大括号`{}`作为占位符，通过`str.format()`方法进行格式化，例如`"Hello,{}!".format(name)`。str.format()方法列表、元组和字典应用用于存储有序的元素集合，支持添加、删除和修改操作，例如`my_list=[1,2,3]`。元组（Tuple）用于存储不可变的有序元素集合，通常用于表示一组相关的数据，例如`my_tuple=(1,2,3)`。字典（Dictionary）用于存储键值对（key-value）类型的数据，支持根据键快速查找对应的值，例如`my_dict={'name':'Alice','age':25}`。列表（List）正则表达式简介正则表达式是一种用于匹配字符串模式的强大工具，可以用于数据清洗、文本挖掘等场景。re模块Python标准库中的re模块提供了正则表达式的相关功能，例如`importre;pattern=pile(r'd+')`。正则表达式应用示例使用正则表达式进行电话号码、邮箱地址等复杂文本模式的匹配和提取。正则表达式在数据处理中应用123JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。JSON简介Python标准库中的json模块提供了JSON数据的编码和解码功能，例如`importjson;data=json.loads(json_string)`。json模块将Python对象转换为JSON字符串，或将JSON字符串解析为Python对象，实现数据的序列化和反序列化。JSON数据处理示例JSON数据处理03文件内容提取与整理读取文本文件01使用Python内置函数`open()`打开文本文件，并指定文件路径和打开模式（如读取模式"r"）。逐行读取文件内容02通过循环遍历文件对象，使用`readline()`方法逐行读取文件内容。提取特定信息03利用正则表达式或字符串处理方法，从每行文本中提取所需的信息。文本文件内容提取方法使用Python的`csv`模块，通过创建`csv.reader()`对象来读取CSV文件内容。读取CSV文件同样使用`csv`模块，创建`csv.writer()`对象，并将数据按照CSV格式写入文件。写入CSV文件对读取的CSV数据进行清洗、转换和整理，以满足后续分析或处理的需求。数据处理CSV文件读写及数据处理写入Excel文件利用`openpyxl`或`pandas`库提供的功能，将数据按照Excel格式写入文件。数据处理对读取的Excel数据进行清洗、筛选、排序等操作，以便进行进一步的分析或可视化。读取Excel文件使用Python的`openpyxl`或`pandas`库，可以方便地读取Excel文件中的数据。Excel文件读写及数据处理XML/HTML解析使用Python的`xml.etree.ElementTree`或`BeautifulSoup`库，可以解析XML或HTML文档，提取其中的数据。网页爬虫利用Python的`requests`库发送HTTP请求获取网页内容，再结合解析库提取所需数据。同时，需要注意遵守网站的使用协议和法律法规。数据处理对爬取的数据进行清洗、整理和存储，以便后续分析和应用。010203XML/HTML解析与网页爬虫04数据库交互操作关系型数据库SQL语言基础常用SQL语句关系型数据库简介及SQL语言基础一种基于关系模型的数据库，使用表格存储数据，具有数据结构化、数据独立性、数据完整性等特点。SQL（StructuredQueryLanguage）是用于管理关系型数据库的标准语言，包括数据查询、数据定义、数据操纵和数据控制等功能。SELECT（查询）、INSERT（插入）、UPDATE（更新）、DELETE（删除）等。获取查询结果使用fetchall()、fetchone()或fetchmany()方法获取查询结果。安装MySQL驱动在Python中连接MySQL数据库需要使用mysql-connector-python驱动，可以通过pip命令进行安装。连接MySQL数据库使用mysql.connector.connect()函数连接MySQL数据库，需要指定数据库的主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称等参数。执行SQL语句使用cursor()方法创建游标对象，然后调用execute()方法执行SQL语句。Python连接MySQL数据库实例在Python中连接Oracle数据库需要使用cx_Oracle驱动，可以通过pip命令进行安装。安装Oracle驱动连接Oracle数据库执行SQL语句获取查询结果使用cx_Oracle.connect()函数连接Oracle数据库，需要指定数据库的用户名、密码和TNS名称等参数。与MySQL类似，使用cursor()方法创建游标对象，然后调用execute()方法执行SQL语句。同样使用fetchall()、fetchone()或fetchmany()方法获取查询结果。Python连接Oracle数据库实例010203非关系型数据库一种非表格型的数据库，以键值对、文档、列存储或图形等形式存储数据，具有灵活的数据模型、高可扩展性和高性能等特点。NoSQL应用NoSQL（NotOnlySQL）是指非关系型数据库的统称，适用于大数据、实时应用、社交网络等场景。常见的NoSQL数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。Python与NoSQL数据库交互不同的NoSQL数据库有不同的Python驱动和API接口，例如PyMongo用于连接MongoDB数据库，redis-py用于连接Redis数据库等。通过相应的驱动和API接口，可以实现Python与NoSQL数据库的交互操作。非关系型数据库简介及NoSQL应用05数据可视化展示ABCDMatplotlib库使用教程安装Matplotlib库通过pip或conda等包管理器安装Matplotlib库。自定义图形样式通过设置线条颜色、线型、标记样式等参数自定义图形的外观。绘制基本图形使用Matplotlib库中的pyplot模块绘制折线图、散点图、柱状图等基本图形。添加标签和标题为图形添加x轴和y轴标签，以及标题，提高图形的可读性。安装Seaborn库通过pip或conda等包管理器安装Seaborn库。绘制统计图形使用Seaborn库中的函数绘制直方图、箱线图、热力图等统计图形。自定义图形样式通过设置颜色主题、调整图形参数等方式自定义图形的外观。结合Pandas数据处理结合Pandas库对数据进行处理和分析，然后使用Seaborn库进行可视化展示。Seaborn库使用教程通过pip或conda等包管理器安装Plotly库。安装Plotly库使用Plotly库中的函数绘制折线图、散点图、柱状图等交互式图形。绘制交互式图形通过设置颜色、线型、标记样式等参数自定义图形的外观。自定义图形样式为图形添加鼠标悬停提示、拖拽、缩放等交互功能，提高用户体验。添加交互功能Plotly库使用教程Bokeh库使用教程安装Bokeh库通过pip或conda等包管理器安装Bokeh库。绘制交互式图形使用Bokeh库中的函数绘制折线图、散点图、柱状图等交互式图形。自定义图形样式通过设置颜色、线型、标记样式等参数自定义图形的外观。结合JupyterNotebook使用在JupyterNotebook中使用Bokeh库进行交互式数据可视化展示，方便用户进行数据分析和探索。06综合案例：批量处理文件和数据清洗批量重命名文件使用Python的`os`模块，可以编写脚本来批量重命名指定目录下的文件。通过遍历目录中的文件列表，对每个文件名进行字符串操作，然后使用`os.rename()`方法来实现重命名。同样使用`os`模块，可以编写脚本来批量移动文件。通过指定源目录和目标目录，遍历源目录中的文件列表，使用`shutil.move()`方法将文件从源目录移动到目标目录。使用`os`模块的`os.remove()`或`os.unlink()`方法可以删除指定文件。通过遍历目录中的文件列表，对每个需要删除的文件调用这些方法即可实现批量删除。批量移动文件批量删除文件批量重命名、移动和删除文件对于文本文件，可以使用Python的内置文件操作函数来读取和修改内容。通过打开文件、读取内容、进行修改、然后写回文件，可以实现批量修改文件内容。对于二进制文件或其他格式的文件，可能需要使用特定的库或工具来进行处理。批量修改文件内容根据需要将一种格式的文件转换为另一种格式。例如，将CSV文件转换为JSON格式，可以使用Python的`csv`模块读取CSV文件内容，然后使用`json`模块将数据转换为JSON格式并写入新的文件。格式转换批量修改文件内容或格式转换数据汇总从多个数据源（如数据库、API、其他文件等）获取数据，并将其汇总到一个统一的数据结构中（如列表、字典或PandasDataFrame）。可以使用Python的各种库（如`requests`用于API调用，`pandas`用于数据处理等）来实现数据的获取和汇总。数据清洗对汇总的数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型、筛选特定条件的数据等。可以使用Python的`pandas`库来进行高效的数据清洗和处理。从多个源汇总并清洗数据导出到CSV文件使用Pandas库的`to_csv()`方法，可