上節(jié)補充

CSV

逗號分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有時也稱為字符分隔值，因為分隔字符也可以不是逗號），其文件以純文本形式存儲表格數據（數字和文本）。

TSV

TSV 是Tab-separated values的縮寫，即制表符分隔值。
Python的csv模塊準確的講應該叫做dsv模塊，因為它實際上是支持范式的分隔符分隔值文件（DSV，delimiter-separated values）的。
? ?delimiter參數值默認為半角逗號，即默認將被處理文件視為CSV。
? ?當delimiter='\t'時，被處理文件就是TSV。

零 寫在前面

上一篇文章中帶大家了解了數據分析基礎，配置好了數據分析的基本環(huán)境，以及利用pandas模塊讀寫csv文件，在本文開頭，我也補充了csv與tsv的基本介紹與區(qū)別，意在更好的讓大家理解相關知識點，本文將帶大家繼續(xù)學習文件讀取。

一 基本知識概要

1.利用pandas讀寫tsv文件
2.利用pandas讀寫json文件

二 開始動手動腦

1.利用pandas讀寫tsv文件

在文章開頭我已經說明了csv與tsv的差別，相信部分看過第一篇文章的讀者應該知道怎么處理tsv文件了。

csv與tsv只是內容的分隔符不一樣，前者是,,后者是\t，python讀取這兩類文件都使用csv模塊，也可以直接利用pandas,這里我們講利用pandas讀取方式，使用的函數read_csv()與to_csv()在上一篇 文章中有詳細介紹，這里我直接上案例代碼。

(1) 讀取tsv文件代碼

運行結果

(2) 寫tsv文件代碼

運行結果

(3)號外加餐

利用csv模塊也可以直接讀取csv和tsv文件
csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)

2.利用pandas讀寫json文件

(1)利用pandas讀取json文件

運行結果

函數解析

read_json(path_or_buf,orient,encoding,numpy)

常見參數解析：

path_or_buf：字符串，表示文件路徑；

orient：指示預期的JSON字符串格式。可以to_json()使用相應的方向值生成兼容的JSON字符串。一組可能的方向是：

encoding：字符串，默認為'utf-8'；

numpy：布爾值，默認為False，直接解碼為numpy數組。僅支持數字數據，但支持非數字列和索引標簽。另請注意，如果numpy = True，則每個術語的JSON順序必須相同。

(2)利用pandas寫入json文件

運行結果

函數解析

to_json(path_or_buf,orient,encoding,index)
前三個參數和read_json()里的一樣
index：False則選擇不寫入索引,默認為True。

end.

作者：老表

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