Python文件和數(shù)據(jù)格式化數(shù)據(jù)處理

Python文件和數(shù)據(jù)格式化數(shù)據(jù)處理匯報人：XX2024-01-11Python文件操作基礎數(shù)據(jù)格式化基礎Python數(shù)據(jù)處理方法文件與數(shù)據(jù)格式化應用實例數(shù)據(jù)清洗與預處理數(shù)據(jù)可視化與報告生成Python文件操作基礎01使用`open()`函數(shù)打開文件，需要指定文件路徑和打開模式。使用`close()`方法關閉文件，釋放資源。文件打開與關閉關閉文件打開文件讀取模式以只讀方式打開文件，使用`read()`方法讀取文件內(nèi)容。寫入模式以寫入方式打開文件，使用`write()`方法向文件中寫入內(nèi)容。追加模式以追加方式打開文件，使用`write()`方法向文件末尾追加內(nèi)容。文件讀寫模式從根目錄開始的完整路徑。絕對路徑相對于當前執(zhí)行腳本的路徑。相對路徑使用`os.path.join()`函數(shù)拼接路徑。路徑拼接文件路徑處理123使用`FileNotFoundError`異常處理文件不存在的情況。文件不存在異常使用`IOError`異常處理文件讀寫過程中的錯誤。文件讀寫異常使用`OSError`異常處理文件關閉過程中的錯誤。文件關閉異常文件異常處理數(shù)據(jù)格式化基礎02數(shù)據(jù)類型Python中的基本數(shù)據(jù)類型包括整數(shù)、浮點數(shù)、復數(shù)、布爾值、字符串、列表、元組、字典和集合等。類型轉(zhuǎn)換Python提供了多種內(nèi)置函數(shù)來實現(xiàn)不同類型之間的轉(zhuǎn)換，如`int()`,`float()`,`str()`等。數(shù)據(jù)類型與轉(zhuǎn)換舊式字符串格式化01使用`%`操作符進行字符串格式化，例如`"Hello,%s!"%name`。str.format()方法02使用`{}`占位符和`str.format()`方法進行字符串格式化，例如`"Hello,{}!".format(name)`。f-string格式化03Python3.6及以上版本支持f-string格式化，可以在字符串前加上`f`或`F`，然后在字符串中使用`{}`占位符，例如`f"Hello,{name}!"`。字符串格式化整數(shù)格式化可以使用`format()`方法或f-string格式化來指定整數(shù)的顯示格式，例如`"{:0>5d}".format(num)`或`f"{num:0>5d}"`表示將整數(shù)num格式化為寬度為5的零填充字符串。浮點數(shù)格式化可以使用`format()`方法或f-string格式化來指定浮點數(shù)的顯示格式，例如`"{:.2f}".format(num)`或`f"{num:.2f}"`表示將浮點數(shù)num格式化為保留兩位小數(shù)的字符串。數(shù)值格式化Python中處理日期和時間的標準庫是datetime，它提供了date、time、datetime等類來表示日期和時間。日期和時間對象可以使用datetime對象的`strftime()`方法將日期和時間格式化為字符串，例如`now=datetime.datetime.now();print(now.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S"))`表示將當前時間格式化為"年-月-日時:分:秒"的字符串形式。日期和時間格式化日期和時間格式化Python數(shù)據(jù)處理方法03列表推導式的語法形式為[expressionforiteminiterable]，其中expression是要添加到列表中的表達式，item是迭代對象中的元素，iterable是一個可迭代對象。列表推導式還支持添加條件語句，語法形式為[expressionforiteminiterableifcondition]，其中condition是一個條件表達式，只有滿足條件的元素才會被添加到列表中。列表推導式字典推導式{key:valueforkey,valueiniterable}，其中key和value是要添加到字典中的鍵值對，iterable是一個可迭代對象，它返回的元素需要是鍵值對。字典推導式的語法形式為{key:valueforkey,valueiniterableifcondition}，其中condition是一個條件表達式，只有滿足條件的鍵值對才會被添加到字典中。字典推導式還支持添加條件語句，語法形式為集合推導式是一種簡潔的構造集合的方法，它可以在一行代碼中生成一個集合。集合推導式的語法形式為：{expressionforiteminiterable}，其中expression是要添加到集合中的表達式，item是迭代對象中的元素，iterable是一個可迭代對象。集合推導式會自動去重，因此生成的集合中不會包含重復的元素。集合推導式生成器表達式是一種類似于列表推導式的構造生成器的方法，它可以在一行代碼中生成一個生成器。生成器表達式的語法形式為：(expressionforiteminiterable)，其中expression是要添加到生成器中的表達式，item是迭代對象中的元素，iterable是一個可迭代對象。生成器表達式與列表推導式的區(qū)別在于，生成器表達式是惰性計算的，只有在需要時才會生成數(shù)據(jù)，因此可以節(jié)省內(nèi)存空間。生成器表達式文件與數(shù)據(jù)格式化應用實例04使用Python內(nèi)置函數(shù)`open()`打開文本文件，指定文件名和打開模式（如讀取模式"r"）。打開文件使用文件對象的`read()`方法讀取文件內(nèi)容，可以指定讀取的字節(jié)數(shù)或字符數(shù)。讀取內(nèi)容使用字符串格式化操作符`%`或`format()`函數(shù)將讀取的內(nèi)容格式化為指定的格式，并輸出到控制臺或?qū)懭氲搅硪粋€文件中。格式化輸出讀取文本文件并格式化在Python中，可以使用csv模塊來讀取和處理CSV文件。導入csv模塊使用`open()`函數(shù)打開CSV文件，并指定文件名和打開模式（如讀取模式"r"）。打開CSV文件使用csv模塊的`reader()`函數(shù)創(chuàng)建一個csv.reader對象，該對象可以迭代CSV文件的每一行。創(chuàng)建csv.reader對象使用for循環(huán)迭代csv.reader對象，處理每一行的數(shù)據(jù)?？梢允褂肞ython的數(shù)據(jù)類型（如列表和字典）來存儲和處理數(shù)據(jù)。讀取并處理數(shù)據(jù)讀取CSV文件并進行數(shù)據(jù)處理導入json模塊在Python中，可以使用json模塊來生成和寫入JSON格式的數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式使用json模塊的`dumps()`函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON格式的字符串。寫入文件使用`open()`函數(shù)打開文件，并指定文件名和打開模式（如寫入模式"w"）。然后，使用文件對象的`write()`方法將JSON格式的字符串寫入到文件中。創(chuàng)建數(shù)據(jù)使用Python的數(shù)據(jù)類型（如列表和字典）創(chuàng)建要寫入的數(shù)據(jù)。寫入JSON格式數(shù)據(jù)到文件定義函數(shù)定義一個函數(shù)，接受要格式化的數(shù)據(jù)作為參數(shù)。處理數(shù)據(jù)在函數(shù)內(nèi)部，根據(jù)需要對數(shù)據(jù)進行處理?？梢允褂肞ython的數(shù)據(jù)類型（如列表和字典）來存儲和處理數(shù)據(jù)。返回格式化后的數(shù)據(jù)將處理后的數(shù)據(jù)格式化為指定的格式，并將其作為函數(shù)的返回值返回?？梢栽诤瘮?shù)中使用字符串格式化操作符`%`或`format()`函數(shù)來進行格式化操作。自定義數(shù)據(jù)格式化函數(shù)數(shù)據(jù)清洗與預處理05通過Pandas庫中的isnull()或isna()函數(shù)識別數(shù)據(jù)中的缺失值。缺失值識別缺失值填充缺失值插值使用fillna()函數(shù)對缺失值進行填充，可以選擇填充固定值、均值、中位數(shù)等。使用interpolate()函數(shù)對缺失值進行插值處理，根據(jù)已有數(shù)據(jù)推測缺失值。030201缺失值處理異常值處理異常值識別通過描述性統(tǒng)計、箱線圖等方法識別數(shù)據(jù)中的異常值。異常值處理對于異常值，可以選擇刪除、替換為正常值、或者使用模型進行預測等方法進行處理。VS通過dtypes屬性查看數(shù)據(jù)框中每列的數(shù)據(jù)類型。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換使用astype()函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需的數(shù)據(jù)類型，如將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值型等。數(shù)據(jù)類型查看數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征，如文本數(shù)據(jù)中的關鍵詞、圖像數(shù)據(jù)中的邊緣特征等。特征轉(zhuǎn)換對提取的特征進行轉(zhuǎn)換，如使用獨熱編碼處理類別特征、使用多項式擴展增加特征的非線性等。特征選擇從眾多特征中選擇出對模型訓練有重要影響的特征，以提高模型的性能和效率。特征工程基礎數(shù)據(jù)可視化與報告生成06Matplotlib是一個Python2D繪圖庫，可以生成各種靜態(tài)、動態(tài)、交互式的圖表。Matplotlib概述基本繪圖函數(shù)圖表樣式設置多子圖繪制介紹plot()、scatter()、bar()等常用繪圖函數(shù)，以及設置線條顏色、線型、數(shù)據(jù)標簽等的方法。講解如何設置圖表的標題、坐標軸標簽、圖例、網(wǎng)格線等樣式。介紹subplot()、subplots()等函數(shù)，實現(xiàn)在一個窗口中繪制多個子圖。Matplotlib庫簡介及基本用法復雜圖表繪制講解pairplot()、heatmap()、clustermap()等函數(shù)，用于繪制復雜的圖表。分布數(shù)據(jù)可視化介紹distplot()、kdeplot()、jointplot()等函數(shù)，用于展示連續(xù)變量的分布和關系。類別數(shù)據(jù)可視化講解barplot()、countplot()、boxplot()等函數(shù)，用于展示類別數(shù)據(jù)的分布和統(tǒng)計特征。Seaborn概述Seaborn是基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化庫，提供更高級的繪圖接口和更豐富的圖表樣式。數(shù)據(jù)集加載與預處理介紹如何加載Seaborn內(nèi)置的數(shù)據(jù)集，以及進行必要的預處理。Seaborn庫簡介及基本用法Pandas是一個Python數(shù)據(jù)處理庫，提供了強大的數(shù)據(jù)結(jié)構和數(shù)據(jù)分析工具。Pandas概述介紹如何讀取各種格式的數(shù)據(jù)文件，并進行必要的預處理。數(shù)據(jù)讀取與預處理講解describe()、groupby()等函數(shù)，用于對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和描述性分析。數(shù)據(jù)統(tǒng)計與描述介紹Pandas內(nèi)置的繪圖函數(shù)，如plot()、hist()、boxplot()等，用于快速繪制各種圖表。數(shù)據(jù)可視化