Python文件和数据格式化模块介绍与应用

Python文件和数据格式化模块介绍与应用汇报人：XX2024-01-12文件操作基础数据格式化基础Python内置模块应用第三方库扩展应用实战案例：Python文件和数据格式化综合应用文件操作基础01123使用`open()`函数打开文件，需要指定文件路径和打开模式。打开文件使用`close()`方法关闭文件，释放资源。关闭文件使用`with`语句可以自动管理文件的打开和关闭，无需手动调用`close()`方法。with语句文件打开与关闭二进制模式以二进制方式打开文件，用于处理二进制数据。读取模式以只读方式打开文件，使用`read()`方法读取文件内容。写入模式以写入方式打开文件，使用`write()`方法向文件中写入内容。如果文件不存在，则创建新文件；如果文件已存在，则覆盖原有内容。追加模式以追加方式打开文件，使用`write()`方法向文件中追加内容。如果文件不存在，则创建新文件；如果文件已存在，则在文件末尾追加内容。文件读写模式绝对路径与相对路径01绝对路径是从根目录开始的完整路径，相对路径是相对于当前工作目录的路径。os模块02os模块提供了许多与操作系统交互的功能，包括路径处理。可以使用`os.path`模块中的函数对路径进行操作，如拼接路径、获取文件扩展名等。pathlib模块03pathlib模块是Python3.4版本后引入的一个新模块，提供了面向对象的方式来处理文件系统路径。可以使用`Path`类创建路径对象，并调用其方法来执行各种路径操作。文件路径处理数据格式化基础02整数类型Python中的整数类型包括正整数和负整数，支持多种进制表示。浮点数类型表示带有小数点的数值，支持科学计数法表示。复数类型包含实部和虚部的数值，用于表示复数。数据类型转换Python中可以使用内置函数进行数据类型转换，如int()、float()、str()等。数据类型与转换03f-string格式化在字符串前加上f或F，使用大括号{}作为占位符，可以直接在字符串中嵌入表达式。01旧式字符串格式化使用%操作符进行格式化，支持多种格式化符号和转换类型。02str.format()方法使用大括号{}作为占位符，通过format方法进行替换，支持位置参数和关键字参数。格式化字符串方法打开文件：使用open()函数打开文件，指定文件名和打开模式（如'w'表示写入模式）。写入格式化数据：将格式化后的字符串写入文件，可以使用write()方法。关闭文件：使用close()方法关闭文件，释放资源。注意：在写入文件时，需要确保写入的数据类型与打开文件的模式相匹配，否则可能会导致写入失败或数据损坏。同时，为了保证数据的完整性和安全性，建议在写入文件时添加异常处理机制，以便在发生错误时及时进行处理。格式化输出到文件Python内置模块应用03os模块提供了丰富的方法来处理文件路径，如os.path.join()用于连接路径，os.path.abspath()返回绝对路径等。文件路径操作os模块可以创建、删除、重命名文件和目录，以及遍历目录结构。例如，os.mkdir()创建目录，os.remove()删除文件，os.rename()重命名文件或目录。文件和目录操作os模块可以执行系统命令并获取输出。例如，os.system()函数用于执行shell命令。执行系统命令os模块文件操作功能命令行参数处理sys模块可以获取和处理命令行参数。sys.argv是一个包含命令行参数的列表，其中sys.argv[0]是脚本名称，sys.argv[1:]是传递给脚本的参数。标准流处理sys模块提供了对标准输入、输出和错误流的处理。例如，sys.stdin是标准输入流，sys.stdout是标准输出流，sys.stderr是标准错误流。系统信息获取sys模块还提供了获取系统信息的功能，如sys.platform可以获取操作系统平台信息，sys.version可以获取Python解释器版本信息。sys模块参数传递功能正则表达式编译re模块可以将正则表达式编译成Pattern对象，以便后续使用。例如，pile(pattern)函数用于编译正则表达式。正则表达式匹配Pattern对象提供了多种方法来匹配字符串。例如，match()方法从字符串开头开始匹配，search()方法在整个字符串中搜索匹配项。正则表达式替换和分割re模块还提供了替换和分割字符串的功能。例如，sub()方法用于替换匹配项，split()方法用于根据正则表达式分割字符串。re模块正则表达式功能第三方库扩展应用04支持创建多维数组，可指定数据类型和形状。数组创建提供丰富的数组操作函数，如索引、切片、变形、排序等。数组操作支持常见的数学运算，如加减乘除、矩阵运算等。数学运算支持不同形状的数组进行数学运算，通过广播机制实现形状匹配。广播机制numpy数组处理库数据结构提供Series和DataFrame两种数据结构，分别用于一维和二维数据的处理。数据导入导出支持多种数据格式的导入导出，如CSV、Excel、SQL等。数据清洗和处理提供数据清洗、转换、合并、重塑等功能。数据统计和分析支持数据统计、分组、聚合等操作，以及时间序列分析等。pandas数据分析库支持绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等多种图形。绘图类型图形定制多子图绘制交互式绘图支持调整图形的颜色、线型、标记等样式，以及添加图例、标题、标签等元素。支持在一个窗口中绘制多个子图，方便比较和分析数据。支持交互式绘图，可动态调整图形参数和查看数据点信息。matplotlib数据可视化库实战案例：Python文件和数据格式化综合应用05需求分析用户需要将指定目录下的所有文件名按照特定规则进行修改，并按照数字或字母顺序进行排序。解决方案使用Python的os模块遍历指定目录，使用re模块匹配并修改文件名，最后使用sorted函数对文件名进行排序。案例一：批量修改文件名并排序案例一：批量修改文件名并排序01实现步骤021.导入os和re模块。2.使用os.listdir()函数获取指定目录下的所有文件名。03案例一：批量修改文件名并排序3.使用re.sub()函数匹配并修改文件名。5.使用sorted()函数对修改后的文件名进行排序。4.使用os.rename()函数重命名文件。6.输出排序后的文件名列表。用户需要从一个CSV文件中读取数据，对数据进行清洗、转换等处理，并将处理后的数据保存到另一个CSV文件中。使用Python的csv模块读取和写入CSV文件，使用pandas库对数据进行处理。案例二：从CSV文件中读取并处理数据解决方案需求分析010203实现步骤1.导入csv和pandas模块。2.使用csv.reader()函数读取CSV文件中的数据。案例二：从CSV文件中读取并处理数据1233.使用pandas库对数据进行清洗、转换等处理。4.使用csv.writer()函数将处理后的数据写入到另一个CSV文件中。5.输出写入成功的信息。案例二：从CSV文件中读取并处理数据案例三需求分析用户需要将处理后的数据保存到Excel文件中，以便后续分析和可视化。解决方案使用