Python数据处理（1）_用什么python代码可以把性别变成0和1-优快云博客

本文介绍了Python中用于数据类型的内置工具type, dir, help，并探讨了易于机器处理的数据格式CSV, JSON, XML。展示了如何导入CSV、JSON和XML文件中的数据。" 122188838,9830261,Jira Software 过去一年关键功能升级解析,"['Jira', 'Atlassian', '项目管理', '工作流', '软件工具']

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1.python中，有几个内置的工具：type, dir, help：

type：可以帮助确定我们的对象属于哪种数据类型，在python中，将变量放到type()的括号中，

dir：会返回一个内置方法与属性的列表，帮我们列出特定数据类型能做的所有事情，举例用字符串‘cat，dog，horse’

>>> dir('cat,dog,horse')
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__'
, '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '
__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__ne
w__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__'
, '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith',
'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isascii', 'isdecimal',
'isdigit', 'isidentifier', 'islower', 'isnumeric', 'isprintable', 'isspace', 'istitle', 'isupper',
'join', 'ljust', 'lower', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind', 'rindex', 'rjust',
'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split', 'splitlines', 'startswith', 'strip', 'swapcase', 'title'
, 'translate', 'upper', 'zfill']

help：返回对象，方法或模块的文档。

2.数据可以存储成许多不同的格式和文件类型，某些格式存储的数据很容易被机器处理，还有一些容易被人工读取，微软word文档属于后者，而CSV,JSON,XML文件属于前者。

• 逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV）
• JavaScript 对象符号（JavaScript Object Notation，JSON）
• 可扩展标记语言（eXtensible Markup Language，XML）
在口语和书面语中，提到这些数据格式时通常使用它们的短名字（如 CSV）。

如何导入csv

data-text.csv里面的数据如下：

"Year","Country","Sex","Display Value","Numeric"
"1990","Andorra","Both sexes","77","77.00000"
"2000","Andorra","Both sexes","80","80.00000"
"2012","Andorra","Female","28","28.00000"
"2000","Andorra","Both sexes","23","23.00000"
"2012","United Arab Emirates","Female","78","78.00000"
"2000","Antigua and Barbuda","Male","72","72.00000"
"1990","Antigua and Barbuda","Male","17","17.00000"
"2012","Antigua and Barbuda","Both sexes","22","22.00000"
"2012","Australia","Male","81","81.00000"

import csv

csvfile = open('data-text.csv', 'rt')   #如果csv里面是二进制的，需要用'rb'，如果是文本就用‘rt’
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
    print(row)

如何导入json

json文件中的数据：

[
{
"Indicator":"Life expectancy at birth (years)",
"PUBLISH STATES":"Published",
"Year":1990,
"WHO region":"Europe",
"World Bank income group":"High-income",
"Country":"Andorra",
"Sex":"Both sexes",
"Display Value":77,
"Numeric":77.00000,
"Low":"",
"High":"",
"Comments":""
}
]

import json

json_data = open('data-text.json').read()
data = json.loads(json_data)

for item in data:
    print(item)

如何导入XML数据

xml文件中的数据：

省略