Python数据操作
一、csv,xls,xlsx文件的操作
1.读写操作
写入文件时最好加入index=False，避免索引被写入
#读取CSV
df_csv = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') # 有中文时可能需要调整编码#写CSV
df_csv.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8')#读取XLSX
df_xlsx = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') # 依赖openpyxl#写XLSX
df_xlsx.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl')#读取XLS
df_xls = pd.read_excel('data.xls', engine='xlrd') # 依赖xlrd#写XLS
df_xls.to_excel('output.xls', index=False, engine='xlwt')具体实操：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'学号': [1, 2, 3, 4],'姓名': ['张三', '李四', '张三', '王五'],'年龄': [18, 19, 21, 18]
})# 读写csv
df1 = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')
#打印文档
print(df1)
print("------------------")
#打印具体行
print(df1[df1['姓名']=="张三"])# 将 Df1 保存为 CSV 文件
df1.to_csv('output.csv', index=False)输出：
修改表格内容：
df1.loc[df1['姓名']=='张三','分数'] = 99
print(df1)
添加列：
df1['三评'] = None
print(df1)
添加行 ：
new_row = pd.DataFrame({'姓名': ['赵六'], '分数': [85]}) #此处可多行
df1 = pd.concat([df1, new_row])
print(df1)
df1.loc[4] = [5,'王五', 79,32] #loc中的是索引号
print(df1)
写入：
df1.to_csv('output.csv',index=False) #index一定要False，不然索引也打印出来二、json的格式转化
Python 对象 → JSON 字符串(dumps):
import json
data = {"name": "Alice", "age": 25, "isStudent": False}
json_str = json.dumps(data)JSON 字符串 → Python 对象:
json_str = '{"name": "Bob", "age": 30, "isStudent": true}'
data = json.loads(json_str)
print(data["name"]) 
注意这是字符串的转换，不是文件的写入
从 JSON 文件读取为 Python 对象（load）
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:data = json.load(f)print(data)Python 对象写入 JSON 文件（dump）
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)#ensure_ascii=False 让 JSON 文件里的中文正常显示，而不是变成 \uXXXX 这样的转义字符。
#indent=2 让 JSON 文件内容格式化缩进，方便阅读。三、表的拼接操作
方法 描述 适合场景
merge() 按列名对齐，支持连接方式：inner、outer、left、right 数据库风格拼接，推荐
concat() 按列对齐合并多个 表，默认对齐索引 列数可能不一致、要保留所有数据
axis=0纵向拼接（默认）
axis=1横向拼接（列对齐，索引为准）
join='outer'并集拼接（补NaN）
join='inner'交集拼接（只保留共有索引）
keys=['A', 'B']增加层次列名
df1 = pd.DataFrame({"学号": [1, 2, 3],"姓名": ["张三", "李四", "王五"]
})df2 = pd.DataFrame({"学号": [1, 2, 3],"分数": [85, 76, 90]
})df2_conflict = pd.DataFrame({"学号": [1, 2, 5],"分数": [85, 76, 59],"姓名": ["张三", "李四", "陈六"]
})-
横向拼接（按列对齐）
交集拼接
#仅有一个相同的列名：学号
df_merge = pd.merge(df1, df2, on="学号", how='outer')
print(df_merge)df_merge = pd.concat([df1, df2],axis=1,join='inner')
print(df_merge)
#有不止一个的相同列名：学号，姓名；如果直接拼接会出现冲突报错#删除相同的列
df2_conflict_delete = df2_conflict.drop(columns=['姓名']) # 删除重复列
df_merge = pd.merge(df1, df2_conflict_delete, on='学号')
print(df_merge)#重命名列名
df2_conflict_rename = df2_conflict.rename(columns={'姓名': '姓名_三评'})
df_merge = pd.merge(df1, df2_conflict_rename, on='学号')
print(df_merge)
2.纵向拼接（按行对齐）
有重复的列拼接后也会重复
df_a = pd.DataFrame({"学号": [1, 2],"姓名": ["张三", "李四"],"分数": [85, 76]
})df_b = pd.DataFrame({"学号": [2,3, 4],"姓名": ["李四","王五", "赵六"],"分数": [76,90, 88]
})df_concat = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True)
print(df_concat) 