本文总结使用Python对常见的数据文件进行读写操作。

注：我这有个学习基地，里面有很多学习资料，感兴趣的+Q群：895817687

常见的数据文件类型如下：
txt
csv
excel(xls\xlsx)
在线网页数据
pdf\word
其他数据软件格式

1 txt文件

更多参考：https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files

文件读取

# 文件input
file_txt = os.path.join(workdir,'Data/demo_text.txt')

# 打开文件
f = open(file_txt, encoding='utf-8')

# 将每行的文本读取，并存为列表
# 此处使用.rstrip()去除空格、换行符
lines_raw = [x.rstrip() for x in f]
# 或者
# lines_raw = [l.rstrip() for l in f.readlines()]

print(lines_raw)

# 关闭文件
f.close()

输出如下：

['010杜甫：佳人', '', '绝代有佳人，幽居在空谷。', '自云良家子，零落依草木。', '关中昔丧乱，兄弟遭杀戮。', '官高何足论，不得收骨肉。', '世情恶衰歇，万事随转烛。', '夫婿轻薄儿，新人美如玉。', '合昏尚知时，鸳鸯不独宿。', '但见新人笑，那闻旧人哭！', '在山泉水清，出山泉水浊。', '侍婢卖珠回，牵萝补茅屋。', '摘花不插发，采柏动盈掬。', '天寒翠袖薄，日暮倚修竹。']

也可以用pandas来读取

df_txt = pd.read_csv(file_txt, names=['txt'], encoding='utf-8')
df_txt.head()

输出如下：

在这里插入图片描述

文件输出

# 文件output
file_out = os.path.join(workdir,'Data/out_text.txt')

f_out = open(file_out, encoding='utf-8',mode = 'w')

f_out.writelines(lines_raw)
f_out.close()

2 csv文件

更多参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html#pandas.read_csv
csv文件的读入和写出相对简单，直接调用pandas的函数即可。

# 定义文件路径
file_csv = os.path.join(workdir,'Data/demo_csv.csv')

# pandas.read_csv()函数来读取文件
df_csv = pd.read_csv(file_csv,sep=',',encoding='utf-8')

# dataframe.to_csv()保存csv文件
df_csv.to_csv('out_csv.csv',index=False,encoding='utf-8')

# 查看dataframe前3行
df_csv.head(3)

在这里插入图片描述

也可以把csv当做文本文件来读取，不过处理过程稍微复杂点，尤其是字段内的取值中含有分隔符(比如逗号)时，例如上面的name字段。

3 excel(xls\xlsx)文件在这里插入代码片

pandas工具包中也提供了相应的函数来读写excel文件(pandas.read_excel()和dataframe.to_excel())。
更多参考：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html#pandas.read_excel
不同于csv文件，xlsx文件中会有多个sheet，pandas.read_excel函数默认读取第一个sheet.

# 定义文件路径
file_excel = os.path.join(workdir,'Data/demo_xlsx.xlsx')

# pandas.read_excel()函数来读取文件
# sheet_name=0表示读取第一个sheet，也可以指定要读取的sheet的名称(字符串格式)
# header=0 表示使用第一行作为表头(列名)
# 如果数据中没有列名(表头)，可以设置header=None,同时names参数来指定list格式的列名
df_excel = pd.read_excel(file_excel,sheet_name=0,header=0,encoding='utf-8')

# dataframe.to_csv()保存csv文件
df_excel.to_excel('out_excel.xlsx',index=False,encoding='utf-8')

# 查看dataframe前3行
df_excel.head(3)

如果我们是想在单元格颗粒度上进行操作，可以考虑两个工具包：
xlwings, https://www.xlwings.org/
openpyxl, https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

这里用xlwings示范自动化“填表”，比如现在有3个项目对应的3个单元格需要填写。

在这里插入图片描述

import xlwings as xw

file_excel = os.path.join(workdir,'Data/demo_填表.xlsx')

# 打开excel文件的时候不要展示页面
app = xw.App(visible=False)

# 打开工作簿
wb = xw.Book(file_excel)

# 打开工作表
# 可以用index，可以指定sheet的名称
ws = wb.sheets[0]

# 读取对应单元格的值
print(ws.range('A1').value)

ws.range('B1').value = 'Ahong'
ws.range('B2').value  = '男'
ws.range('B3').value  = 'Pyhon'

# 保存工作簿
wb.save() 
# 也可以保存为新的文件名，e.g.wb.save('new.xlsx')

# 关闭工作簿
wb.close()

如果要批量从多个统一格式的excel文件中读取多个单元格或者写入数据，不妨考虑此方法。

4 在线网页数据

在线网页数据通常需要网络爬虫来抓取，同时网页是半结构化的数据，需要整理为结构化的数据。
注：关于网络爬虫可以参考O'REILLY的书Web Scraping with Python: Collecting More Data from the Modern Web).
网页数据的爬取和解析常会用到的工具包：
requests, https://2.python-requests.org//zh_CN/latest/user/quickstart.html
BeautifulSoup, https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.html
lxml, https://lxml.de/, 笔者最喜欢用的工具包之一
re, https://docs.python.org/3/library/re.html，正则化是数据清洗中必学的技能之一，更多参考https://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html
json, https://docs.python.org/3/library/json.html, 处理json格式数据
pandas, https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html，将数据保存为dataframe

通常网络爬虫的步骤如下：

分析网页请求规范，比如是get还是post，请求的url是啥，返回的数据是什么格式(json?静态html?)，header参数，url或者post中的变量有什么等；
获取网页数据，使用requests包；
解析网页数据(将半结构化的网页数据转化为结构化数据)，BeautifulSoup、lxml、re、json齐上阵；
整合数据并存档，使用pandas对数据进行整合并初步清洗。

5 PDF\Word
5.1 读取PDF文件
对于pdf文件而言，如果要对文档操作(比如合并、筛选、删除页面等)，建议使用的工具包：
PyPDF2, http://mstamy2.github.io/PyPDF2/
pdfrw, https://github.com/pmaupin/pdfrw
更多参考：https://www.binpress.com/manipulate-pdf-python/

处理pdf文件时，要注意文件需要是“已解密”或者“无密码”状态，“加密”状态的文件处理时会报错。
pdf解密工具推荐：
http://freemypdf.com/
https://smallpdf.com/unlock-pdf
这里举例说明PyPDF2的用法，筛选奇数页面并保存为新文档。

import PyPDF2

# 读入文件路径
file_in = os.path.join(workdir,'Data/demo_pdf.pdf')
# 打开要读取的pdf文件
f_in = open(file_in,'rb') 

# 读取pdf文档信息
pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(f_in)

# pdf文件页面数
page_cnt = pdfReader.getNumPages()

pdfWriter = PyPDF2.PdfFileWriter()

# 筛选奇数页面
for page_idx in range(0,page_cnt,2):
    page = pdfReader.getPage(page_idx)
    pdfWriter.addPage(page)

# 输出文档
file_out = open('pdf_out.pdf', 'wb')
pdfWriter.write(file_out)

# 关闭输出的文件
file_out.close()

# 关闭读入的文件
pdf_file.close()

如果要解析pdf文件的页面数据(文件上都写了啥)，推荐的工具包为：

textract, https://textract.readthedocs.io/en/stable/,该工具包支持多种格式文件的数据提取
pdfminer.six, https://github.com/pdfminer/pdfminer.six，使用方法同pdfminer是一样的。pdfminer的使用方法参考http://www.unixuser.org/~euske/python/pdfminer/

安装好pdfminer.six后，直接在命令行中调用如下命令即可：

pdf2txt.py demo_pdf.pdf -o demo_pdf.txt
或者参考https://stackoverflow.com/questions/26494211/extracting-text-from-a-pdf-file-using-pdfminer-in-python可以自定义一个函数批量对pdf进行转换(文末附有该函数)。
textract使用示例如下

import textract

# 文件路径
file_pdf = os.path.join(workdir,'Data/demo_pdf.pdf')

# 提取文本
text_raw = textract.process(file_pdf)
# 转码
text = text_raw.decode('utf-8')

5.2 读取Word文件

可以使用工具包python-docx,https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/
操作word的场景相对少见，参考网站的示例即可。

6 其他数据软件文件

比如SAS, SPSS,Stata等分析软件导出的数据格式。
可以使用的工具包pyreadstat, https://github.com/Roche/pyreadstat

# 使用Python读取.sav文件
# https://github.com/Roche/pyreadstat
import pyreadstat

# 文件路径
file_data = os.path.join(workdir,'Data/demo_sav.sav')

# 读取文件
df,meta = pyreadstat.read_sav(file_data)
# df就是转化后的数据框

# 查看编码格式
print(meta.file_encoding)

df.head()

示例数据下载: https://pan.baidu.com/s/1iGU5vjDrwGzBswbxsC714Q 提取码: sjgz

更多参考
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html
Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners
附PDF文件转字符串的函数

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注：我这有个学习基地，里面有很多学习资料，感兴趣的+Q群：895817687
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# ref: https://stackoverflow.com/questions/26494211/extracting-text-from-a-pdf-file-using-pdfminer-in-python

from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams
from pdfminer.pdfpage import PDFPage
from io import StringIO

def convert_pdf_to_txt(path):
    rsrcmgr = PDFResourceManager()
    retstr = StringIO()
    codec = 'utf-8'
    laparams = LAParams()
    device = TextConverter(rsrcmgr, retstr, codec=codec, laparams=laparams)
    fp = open(path, 'rb')
    interpreter = PDFPageInterpreter(rsrcmgr, device)
    password = ""
    maxpages = 0
    caching = True
    pagenos=set()

    for page in PDFPage.get_pages(fp, pagenos, maxpages=maxpages, password=password,caching=caching, check_extractable=True):
        interpreter.process_page(page)

    text = retstr.getvalue()

    fp.close()
    device.close()
    retstr.close()
    return text

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