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          來點干貨!3招Python 處理CSV、JSON和XML數(shù)據(jù)的簡便方法!

          共 7550字,需瀏覽 16分鐘

           ·

          2021-11-20 22:31


          Python的卓越靈活性和易用性使其成為最受歡迎的編程語言之一,尤其是對于數(shù)據(jù)處理和機器學習方面來說,其強大的數(shù)據(jù)處理庫和算法庫使得python成為入門數(shù)據(jù)科學的首選語言。在日常使用中,CSV,JSON和XML三種數(shù)據(jù)格式占據(jù)主導(dǎo)地位。下面我將針對三種數(shù)據(jù)格式來分享其快速處理的方法。


          CSV數(shù)據(jù)

          CSV是存儲數(shù)據(jù)的最常用方法。在Kaggle比賽的大部分數(shù)據(jù)都是以這種方式存儲的。我們可以使用內(nèi)置的Python csv庫來讀取和寫入CSV。通常,我們會將數(shù)據(jù)讀入列表列表。

          看看下面的代碼。當我們運行csv.reader()所有CSV數(shù)據(jù)變得可訪問時。該csvreader.next()函數(shù)從CSV中讀取一行; 每次調(diào)用它,它都會移動到下一行。我們也可以使用for循環(huán)遍歷csv的每一行for row in csvreader 。確保每行中的列數(shù)相同,否則,在處理列表列表時,最終可能會遇到一些錯誤。


          import csv 

          filename = "my_data.csv"

          fields = [] 
          rows = []   
          # Reading csv file 
          with open(filename, 'r'as csvfile: 
              # Creating a csv reader object 
              csvreader = csv.reader(csvfile) 

              # Extracting field names in the first row 
              fields = csvreader.next() 

              # Extracting each data row one by one 
              for row in csvreader: 
                  rows.append(row)  
          # Printing out the first 5 rows 
          for row in rows[:5]: 
              print(row)


          在Python中寫入CSV同樣容易。在單個列表中設(shè)置字段名稱,并在列表列表中設(shè)置數(shù)據(jù)。這次我們將創(chuàng)建一個writer()對象并使用它將我們的數(shù)據(jù)寫入文件,與讀取時的方法基本一樣。


          import csv 

          # Field names 
          fields = ['Name''Goals''Assists''Shots'

          # Rows of data in the csv file 
          rows = [ ['Emily''12''18''112'], 
                   ['Katie''8''24''96'], 
                   ['John''16''9''101'], 
                   ['Mike''3''14''82']]

          filename = "soccer.csv"

          # Writing to csv file 
          with open(filename, 'w+'as csvfile: 
              # Creating a csv writer object 
              csvwriter = csv.writer(csvfile) 

              # Writing the fields 
              csvwriter.writerow(fields) 

              # Writing the data rows 
              csvwriter.writerows(rows)


          我們可以使用Pandas將CSV轉(zhuǎn)換為快速單行的字典列表。將數(shù)據(jù)格式化為字典列表后,我們將使用該dicttoxml庫將其轉(zhuǎn)換為XML格式。我們還將其保存為JSON文件!


          import pandas as pd
          from dicttoxml import dicttoxml
          import json

          # Building our dataframe
          data = {'Name': ['Emily''Katie''John''Mike'],
                  'Goals': [128163],
                  'Assists': [1824914],
                  'Shots': [1129610182]
                  }

          df = pd.DataFrame(data, columns=data.keys())

          # Converting the dataframe to a dictionary
          # Then save it to file
          data_dict = df.to_dict(orient="records")
          with open('output.json'"w+"as f:
              json.dump(data_dict, f, indent=4)

          # Converting the dataframe to XML
          # Then save it to file
          xml_data = dicttoxml(data_dict).decode()
          with open("output.xml""w+"as f:
              f.write(xml_data)


          JSON數(shù)據(jù)

          JSON提供了一種簡潔且易于閱讀的格式,它保持了字典式結(jié)構(gòu)。就像CSV一樣,Python有一個內(nèi)置的JSON模塊,使閱讀和寫作變得非常簡單!我們以字典的形式讀取CSV時,然后我們將該字典格式數(shù)據(jù)寫入文件。


          import json
          import pandas as pd

          # Read the data from file
          # We now have a Python dictionary
          with open('data.json'as f:
              data_listofdict = json.load(f)

          # We can do the same thing with pandas
          data_df = pd.read_json('data.json', orient='records')

          # We can write a dictionary to JSON like so
          # Use 'indent' and 'sort_keys' to make the JSON
          # file look nice
          with open('new_data.json''w+'as json_file:
              json.dump(data_listofdict, json_file, indent=4, sort_keys=True)

          # And again the same thing with pandas
          export = data_df.to_json('new_data.json', orient='records')


          正如我們之前看到的,一旦我們獲得了數(shù)據(jù),就可以通過pandas或使用內(nèi)置的Python CSV模塊輕松轉(zhuǎn)換為CSV。轉(zhuǎn)換為XML時,可以使用dicttoxml庫。具體代碼如下:


          import json
          import pandas as pd
          import csv

          # Read the data from file
          # We now have a Python dictionary
          with open('data.json'as f:
              data_listofdict = json.load(f)

          # Writing a list of dicts to CSV
          keys = data_listofdict[0].keys()
          with open('saved_data.csv''wb'as output_file:
              dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
              dict_writer.writeheader()
              dict_writer.writerows(data_listofdict)


          XML數(shù)據(jù)

          XML與CSV和JSON有點不同。CSV和JSON由于其既簡單又快速,可以方便人們進行閱讀,編寫和解釋。而XML占用更多的內(nèi)存空間,傳送和儲存需要更大的帶寬,更多存儲空間和更久的運行時間。但是XML也有一些基于JSON和CSV的額外功能:您可以使用命名空間來構(gòu)建和共享結(jié)構(gòu)標準,更好地傳承,以及使用XML、DTD等數(shù)據(jù)表示的行業(yè)標準化方法。

          另外關(guān)注公眾號“頂級架構(gòu)師”回復(fù)關(guān)鍵詞“面試”送你一份驚喜禮包!

          要讀入XML數(shù)據(jù),我們將使用Python的內(nèi)置XML模塊和子模ElementTree。我們可以使用xmltodict庫將ElementTree對象轉(zhuǎn)換為字典。一旦我們有了字典,我們就可以轉(zhuǎn)換為CSV,JSON或Pandas Dataframe!具體代碼如下:


          import xml.etree.ElementTree as ET
          import xmltodict
          import json

          tree = ET.parse('output.xml')
          xml_data = tree.getroot()

          xmlstr = ET.tostring(xml_data, encoding='utf8', method='xml')


          data_dict = dict(xmltodict.parse(xmlstr))

          print(data_dict)

          with open('new_data_2.json''w+'as json_file:
              json.dump(data_dict, json_file, indent=4, sort_keys=True)

          來源:towardsdatascience.com/the-easy-way-to-work-with-csv-json-and-xml-in-python-5056f9325ca9

          左手學Python,右手學Java!




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