秒でpythonが分かります。csv xml jsonファイルを書いてください。いろいろな操作があります。

Pythonの優れた柔軟性と使いやすさは、特にデータ科学者にとって最も人気のあるプログラミング言語の一つとなります。これは、大規模なデータセットをPythonで処理するのが簡単だからです。
今は科学技術会社ごとにデータ戦略を立てています。彼らは正しいデータ（清潔で、できるだけ多く）を持っていると、彼らに重要な競争優位をもたらすことを意識しています。データは、効果的に使用すると、表示の下に隠された深層的な情報を提供することができます。
数年来、データの保存の可能なフォーマットは著しく増加しましたが、日常の使用においては、やはりCSV、JSON、XMLが主導的な地位を占めています。本論文では、Pythonでこの3つの流行データフォーマットとその相互変換の最も簡単な方法を共有します。
CSVデータ
CSVファイルはデータを格納する最も一般的な方法です。Kaggale競技の多くのデータはこのように保存されています。私たちはPython内蔵のcsvライブラリを使ってCSVファイルを読み書きできます。通常、私たちはデータをリストに読み込んで、リストの各要素はまた一つのリストで、データの行を表します。
次のコードを見てください。csv.reader()を実行すると、私たちが指定したCSVデータファイルにアクセスできます。csv reader.next()関数の役割はCSVから一行を読み取って、それを呼び出すたびに次の行に移動します。for row in csvreaderを通して、forサイクルを使ってcsvの各ラインを巡回することもできます。また、各行の列数が同じであることを確認したほうがいいです。そうでないと、処理リストでエラーが発生する可能性があります。

import csv filename = "my_data.csv" fields = [] rows = [] #   csv   with open(filename, 'r') as csvfile: #     csv reader   csvreader = csv.reader(csvfile) #                  # fields = next(csvreader) python3.2         fields = csvreader.next() #            for row in csvreader: rows.append(row) #    5    for row in rows[:5]: print(row)

PythonではCSVにデータを書き込むことも容易で、個々のリストに属性名を設定し、書き込むデータをリストに格納します。今回は、私たちがwriterオブジェクトを作成し、それを使ってデータをファイルに書き込みます。これは私たちがデータを読み出す方法と非常に似ています。

import csv #      fields = ['Name', 'Goals', 'Assists', 'Shots'] # csv         ，        rows = [ ['Emily', '12', '18', '112'], ['Katie', '8', '24', '96'], ['John', '16', '9', '101'], ['Mike', '3', '14', '82']] filename = "soccer.csv" #       csv    with open(filename, 'w+') as csvfile: #     csv writer   csvwriter = csv.writer(csvfile) #        csvwriter.writerow(fields) #      csvwriter.writerows(rows)

もちろん、強力なpandsライブラリを使用すると、処理データが多くなりやすくなります。CSVからファイルを読み込み、書き込みするには、コードが必要です。

import pandas as pd filename = "my_data.csv" #   csv     data = pd.read_csv(filename) #    5  print(data.head(5)) #       csv    data.to_csv("new_data.csv", sep=",", index=False)

私たちはpansdasを使って、一行のコードを通して、CSVを辞書のリストに素早く変換することもできます。辞書のリストに変換したら、dicttoxmlライブラリを使ってXML形式に変換できます。JSONファイルに保存してもいいです。

import pandas as pd from dicttoxml import dicttoxml import json #     DataFrame data = {'Name': ['Emily', 'Katie', 'John', 'Mike'], 'Goals': [12, 8, 16, 3], 'Assists': [18, 24, 9, 14], 'Shots': [112, 96, 101, 82] } df = pd.DataFrame(data, columns=data.keys()) #  DataFrame              json    data_dict = df.to_dict(orient="records") with open('output.json', "w+") as f: json.dump(data_dict, f, indent=4) #  DataFrame              xml    xml_data = dicttoxml(data_dict).decode() with open("output.xml", "w+") as f: f.write(xml_data)

JSONデータ
JSONは辞書スタイルの構造を維持しているので、きれいで読みやすいフォーマットを提供しています。CSVのように、Pythonにはjsonモジュールが内蔵されていて、読み書きが超簡単になります。上記の例から、CSVを読み込むと、データを辞書形式で保存し、辞書をファイルに書き込むことができます。

import json import pandas as pd #   json   json        #         with open('data.json') as f: data_listofdict = json.load(f) #        pandas    json   data_df = pd.read_json('data.json', orient='records') #         json   #     'indent' and 'sort_keys'    json   with open('new_data.json', 'w+') as json_file: json.dump(data_listofdict, json_file, indent=4, sort_keys=True) #      pandas           json   export = data_df.to_json('new_data.json', orient='records')

前に見たように、私たちはpansdasまたはPythonの内蔵csvモジュールを使って簡単にCSVファイルに保存できます。XMLに変換する時、私たちはdicttoxmlライブラリを使います。

import json import pandas as pd import csv #  json        #              with open('data.json') as f: data_listofdict = json.load(f) #           csv    keys = data_listofdict[0].keys() with open('saved_data.csv', 'w') as output_file: dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys) dict_writer.writeheader() dict_writer.writerows(data_listofdict)

XMLデータ
XMLはCSVとJSONとはちょっと違っています。一般的に、CSVとJSONはその単純性のために広く使われている。それらは読み、書き、説明するのは簡単で、早いです。別の仕事はいらないです。JSONやCSVを解析するのはとても軽いです。
一方、XMLはデータ量が多いです。もっと多くのデータを送信している場合、より多くの帯域幅、より多くの記憶空間、より多くの実行時間が必要となることを意味します。しかし、JSONとCSVに比べて、XMLは確かにいくつかの追加的な特性を持っています。名前空間を使って標準構造を構築し、共有し、より良い継承表現とXML schema、DMDなどでデータを表す業界標準化方法があります。
XMLデータを読み込むには、Python内蔵XMLモジュールのサブモジュールElemenntTreeを使用します。ここでは、xmltodictライブラリを使って、ElemenntTreeオブジェクトを辞書に変換することができます。辞書があれば、上のように辞書をCSV、JSON、pandsのDataFrameに変えられます。

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)

締め括りをつける
以上は小编が皆さんに绍介した文章の概要です。pythonはcsv xml jsonファイルを読み书きます。いろいろな操作があります。皆さんに助けてほしいです。ここでも私たちのサイトを応援してくれてありがとうございます。
本文があなたのためになると思ったら、転載を歓迎します。出所を明記してください。ありがとうございます。