Python文件和数据格式化实操指南手册

Python文件和数据格式化实操指南手册汇报人：XX2024-01-10Python文件基本操作数据格式化基础文件内容格式化数据处理与清洗实战数据可视化呈现技巧案例分析与实战演练Python文件基本操作01使用`open()`函数打开文件，指定文件名和打开模式。打开文件使用`close()`方法关闭文件，释放资源。关闭文件文件打开与关闭以只读方式打开文件，使用`read()`方法读取文件内容。读取模式写入模式追加模式以写入方式打开文件，使用`write()`方法向文件中写入内容。以追加方式打开文件，使用`write()`方法向文件末尾追加内容。030201文件读写模式使用`readlines()`方法读取所有行，或使用`readline()`方法逐行读取。使用`for`循环遍历文件对象，每次迭代读取一行。文件内容遍历文件迭代器按行读取使用`try...except`语句处理文件不存在异常，给出友好提示。文件不存在异常捕获文件读写过程中可能出现的异常，如权限不足、磁盘空间不足等。文件读写异常确保在发生异常时文件能够被正确关闭，可以使用`with`语句或`finally`语句块。文件关闭异常文件异常处理数据格式化基础02数据类型与转换Python中的整数类型可以表示任意大小的整数，包括正数、负数和零。浮点数类型用于表示带有小数点的数值，支持科学计数法和精度控制。Python中的复数类型包含实部和虚部，支持复数的四则运算和函数操作。Python中可以使用内置函数进行数据类型转换，如`int()`、`float()`、`str()`等。整数类型浮点数类型复数类型数据类型转换%格式化字符串01使用`%`操作符和格式化字符串指定占位符，将变量值插入到字符串中。str.format()方法02使用`str.format()`方法通过位置或关键字参数格式化字符串。f-string格式化字符串03在Python3.6及以上版本中，可以使用f-string格式化字符串，通过在字符串前加上`f`或`F`，并在字符串中使用花括号`{}`包含变量或表达式。字符串格式化方法format()函数使用`format()`函数对数值进行格式化，可以控制数值的精度、宽度、对齐方式等。数值格式化符号在格式化字符串中，可以使用特定的符号来表示数值的格式化选项，如`,`表示千位分隔符，`.`表示小数点，`e`或`E`表示科学计数法等。数值格式化方法datetime模块：Python中的datetime模块提供了处理日期和时间的类和方法。时间日期格式化指令：在格式化字符串中，可以使用特定的指令来表示日期和时间的格式，如`%Y`表示四位年份，`%m`表示两位月份，`%d`表示两位日期等。strftime()和strptime()方法：使用datetime对象的strftime()方法可以将日期和时间格式化为字符串，而strptime()方法可以将格式化的字符串解析为日期和时间对象。时间日期格式化方法文件内容格式化03使用Python内置函数`open()`打开文本文件，并指定模式为读取模式（'r'）。读取文本文件通过循环遍历文件的每一行，可以使用`for`循环和`readline()`方法或`readlines()`方法。逐行读取根据需要，对读取到的文本内容进行格式化处理，例如去除空白字符、替换特定字符串等。格式化输出文本文件内容格式化

CSV文件内容格式化导入CSV模块使用Python标准库中的`csv`模块来处理CSV文件。读取CSV文件使用`csv.reader()`函数读取CSV文件内容，并返回一个可迭代的对象。格式化输出根据需求，对读取到的CSV数据进行格式化处理，例如提取特定列、转换数据类型等。读取JSON文件使用`json.load()`函数读取JSON文件内容，并返回一个Python对象（如列表或字典）。导入JSON模块使用Python标准库中的`json`模块来处理JSON文件。格式化输出根据需求，对读取到的JSON数据进行格式化处理，例如提取特定键值对、转换数据类型等。JSON文件内容格式化使用Python标准库中的`xml.etree.ElementTree`模块来处理XML文件。导入XML模块使用`ElementTree.parse()`函数读取XML文件内容，并返回一个ElementTree对象。读取XML文件根据需求，对读取到的XML数据进行格式化处理，例如提取特定元素或属性、转换数据类型等。可以使用XPath或遍历ElementTree对象来实现。格式化输出XML文件内容格式化数据处理与清洗实战04删除缺失值填充缺失值使用特定值填充使用算法预测填充缺失值处理策略01020304适用于缺失比例较小或对数据完整性要求不高的情况。使用均值、中位数、众数等统计量或插值方法进行填充。根据业务逻辑或经验，使用特定值进行填充。利用机器学习算法预测缺失值并进行填充。使用标准差、四分位数等统计量识别异常值。基于统计方法检测异常值利用箱线图的可视化效果识别异常值。基于箱线图检测异常值使用孤立森林、DBSCAN等算法识别异常值。基于机器学习算法检测异常值根据业务逻辑和数据特点，选择删除、替换或保留异常值。处理异常值异常值检测与处理保留特定重复值根据业务逻辑或需求，保留特定的重复值。使用唯一标识处理重复值为每条记录添加唯一标识，以便识别和处理重复值。删除重复值直接删除重复的行或记录。重复值处理策略将字符串类型的数值转换为数值类型，或将数值类型转换为字符串类型。字符串与数值类型转换日期与时间类型转换分类变量编码数据归一化与标准化将日期和时间字符串转换为日期或时间类型，以便进行日期和时间计算。将分类变量转换为数值型变量，如独热编码、标签编码等。将数据按照一定比例进行缩放，使其落入一个特定的范围内，如最小-最大归一化、Z-score标准化等。数据类型转换技巧数据可视化呈现技巧05通过`matplotlib.pyplot.plot()`函数实现，可展示数据随时间或其他变量的变化趋势。折线图通过`matplotlib.pyplot.scatter()`函数实现，可展示两个变量之间的关系和分布。散点图通过`matplotlib.pyplot.bar()`函数实现，可展示不同类别数据的数量或占比。柱状图通过`matplotlib.pyplot.pie()`函数实现，可展示数据的占比情况。饼图使用matplotlib库进行数据可视化呈现通过`seaborn.heatmap()`函数实现，可展示数据间的相关性。热力图通过`seaborn.FacetGrid()`类实现，可将数据按照不同的类别进行分组展示。分面网格图通过`seaborn.lmplot()`函数实现，可用于展示两个变量之间的线性关系。对数轴图通过`seaborn.boxplot()`函数实现，可展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值。箱线图使用seaborn库进行数据可视化呈现通过`plotly.graph_objects.Line()`类实现，支持鼠标悬停提示和动态数据更新。交互式折线图通过`plotly.graph_objects.Pie()`类实现，支持动态数据更新和交互式标签。交互式饼图通过`plotly.graph_objects.Scatter()`类实现，支持多变量数据展示和颜色映射。交互式散点图通过`plotly.graph_objects.Bar()`类实现，支持堆叠柱状图和分组柱状图。交互式柱状图使用plotly库进行数据可视化呈现ABCD交互式数据可视化呈现技巧添加交互控件如滑块、下拉框等，可通过`ipywidgets`库实现，使得用户可以动态调整图表参数。增加图表注释和说明通过添加标题、轴标签、图例等元素，提高图表的可读性和易理解性。实现图表联动多个图表之间可以通过共享数据源或事件触发等方式实现联动效果。优化图表配色和布局选择合适的颜色和布局方式，使得图表更加美观和易于观察。案例分析与实战演练0603内容格式化利用字符串的`format()`方法或f-string格式化字符串，实现文本内容的格式化。01文本文件读取使用Python内置函数`open()`打开文本文件，并通过`read()`方法读取文件内容。02文本文件写入同样使用`open()`函数，指定写入模式（'w'），并通过`write()`方法将内容写入文件。案例一：文本文件读写及内容格式化CSV文件读取使用Python的`csv`模块，通过`csv.reader()`函数读取CSV文件内容。CSV文件写入利用`csv.writer()`函数，将数据按照CSV格式写入文件。内容格式化在读取和写入过程中，对数据进行清洗、转换和格式化，以满足特定需求。案例二：CSV文件读写及内容格式化JSON文件写入利用`json.dump()`函数，将数据按照JSON格式写入文件。内容格式化在读取和写入过程中，对数据进行解析、转换和格式化，以便在不同系统间进行数据传输和交换。JSON文件读取使用Python的`json`模块，通过`json.load()`函数读取JSON文件内容。案例三：JSON文件读写及内容格式化