Python数据导入常用的库有NumPy、Pandas、Matplotlib等。
Python数据导入的常用库
在Python编程中，数据导入是一个非常重要的环节，有时候我们需要从外部文件中读取数据，有时候我们需要从网络上获取数据，有时候我们需要处理其他语言的数据格式，这时候就需要使用一些常用的Python库来帮助我们完成数据的导入，本文将介绍一些常用的Python数据导入库，并通过实例来演示如何使用这些库。
内置库：csv、json、pickle
1、csv
csv(Comma-Separated Values)是一种常见的数据存储格式，它以纯文本的形式存储表格数据，Python内置了一个名为csv的库，可以用来读取和写入csv文件。
安装csv库：
pip install csv
示例代码：
import csv
读取csv文件
with open('data.csv', 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
print(row)
写入csv文件
data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 30], ['Bob', 25]]
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
for row in data:
writer.writerow(row)
2、json
json(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，它易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，Python内置了一个名为json的库，可以用来处理json数据。
安装json库：
pip install json
示例代码：
import json
读取json文件
with open('data.json', 'r') as jsonfile:
data = json.load(jsonfile)
print(data)
写入json文件
data = {'Name': 'Alice', 'Age': 30}
with open('output.json', 'w') as jsonfile:
json.dump(data, jsonfile)
3、pickle
pickle(Pickled Object Protocol)是Python中用于序列化和反序列化的模块，通过pickle模块，我们可以将Python对象转换为一种可以传输或存储的格式，然后再将其恢复为原始对象，这对于在程序之间传递数据非常有用。
安装pickle库：
pip install pickle
示例代码：
import pickle
序列化数据到文件
data = {'Name': 'Alice', 'Age': 30}
with open('data.pkl', 'wb') as pklfile:
pickle.dump(data, pklfile)
从文件中反序列化数据
with open('data.pkl', 'rb') as pklfile:
loaded_data = pickle.load(pklfile)
print(loaded_data)
第三方库：pandas、numpy、requests、BeautifulSoup4等。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/262350.html
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