python數據導入
㈠ python將txt導入到excel
你說的是使用python讀取dat，txt類型文件或excel文件吧，這里我不清楚dat類型文件是什麼類型的文件，數據格式是怎樣的，所以主要講一下如何簡單快捷的讀取txt文件指定的列數據和excel文件指定的列數據，主要用到numpy，pandas這兩個包，這兩個主要做科學計算和數據處理，python處理實驗數據，經常要用到這兩個包，至於dat類型的文件，我提供一種可能的思路，實驗環境win7+python3.6+pycharm，主要步驟如下：
1.讀取txt文件指定列。這里主要用到numpy這個包，以及其包含的loadtxt函數，讀取的前提是txt文件不是完全的雜亂無章，沒有一點格式、結構可循，如果真的是這樣，建議手動調整一下格式，使其盡量保持一定的格式結果，然後再讀取，不然的話，會出現錯誤，我這里新建了一個txt文件，樣本內容如下，每行的數據以3個空格為間隔，一般情況下，實驗所產生的txt數據都是有一定結構的：
對應讀取的代碼如下，這里以讀取1，3列數據為例，很簡單：
程序運行結果如下，已經成功列印出1，3列數據：
2.讀取excel文件指定的列。這里主要用到pandas這個包，以及其包含的read_excel函數，因為excel數據本來就是有一定格式的，所以讀起來就簡單了許多，這里我新建了一個excel文件，樣本數據如下：
對應讀取的代碼如下，這里以讀取1，3列數據為例，很簡單：
程序運行結果如下，已經成功列印出1，3列數據：
3.至於dat文件的話，這里提供一種可能思路，如果dat文件可以直接用記事打開的話，並且數據可以正常顯示，沒有亂碼的情況下，有一定的格式可循，可以將其看作一個普通文件，使用python的open函數進行讀取，將讀取的數據存儲在一個list列表中，或者使用特定軟體將其轉換成txt或excel文件後，再進行讀取。如果是特殊類型的文件，這個就不好說了，這里就要自己想辦法了。
至於後面如何進行可視化繪圖，我就不多說了，像matplotlib等數據可視化包都可以。至此，就完成了這3中類型文件的讀取，總的來說，實現起來不難，都有現成的包可直接利用，方便了許多，當然你也可以用其他包或者自己來實現，這個就因人而異了，只要能正常的讀取實驗數據就行，網上也有這方面的資料，你可以參考一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
㈡ 1 如何用Python導入Excel以及csv數據集
Excel是一個二進制文件，它保存有關工作簿中所有工作表的信息
CSV代表Comma Separated Values 。這是一個純文本格式，用逗號分隔一系列值
Excel不僅可以存儲數據，還可以對數據進行操作
CSV文件只是一個文本文件，它存儲數據，但不包含格式，公式，宏等。它也被稱為平面文件
Excel是一個電子表格，將文件保存為自己的專有格式，即xls或xlsx
CSV是將表格信息保存為擴展名為.csv的分隔文本文件的格式
保存在excel中的文件不能被文本編輯器打開或編輯
CSV文件可以通過文本編輯器（如記事本）打開或編輯
excel中會有若干個表單，每個表單都會這些屬性：
行數（nrows） 列數（ncols） 名稱（name） 索引（number）
import xlrd //執行操作前需要導入xlrd庫
#讀取文件
excel = xlrd.open_workexcel("文件地址") //這里表格名稱為excel，文件的地址可以從文件的屬性中看到
#讀取表格表單數量
sheet_num= excel.nsheets // sheet_num為變數，其值為表格表單數量
#讀取表格表單名稱
sheet_name = excel.sheet_names() // sheet_name為變數，其值為表格表單名稱
#如果想要看到上述兩個變數，可以使用print()函數將它們列印出來
#想要讀取某個表單的數據，首先獲取表單 excel.sheet_by_index(0)
//表單索引從0開始，獲取第一個表單對象 excel.sheet_by_name('xxx')
// 獲取名為」xxx」的表單對象 excel.sheets()
// 獲取所有的表單對象 獲取單元格的內容：使用cell_value 方法 這里有兩個參數：行號和列號，用來讀取指定的單元格內容。
第一行的內容是:sheet.row_values(rowx=0)
第一列的內容是:sheet.col_values(colx=0)
CSV是英文Comma Separate Values（逗號分隔值）的縮寫，文檔的內容是由 「,」 分隔的一列列的數據構成的。在python數據處理中也經常用到。
import csv //執行操作前需要導入csv庫
#csv讀取
遍歷其中數據 csv_file = csv.reader(open(『文件地址』,』r』)) for x in csv_file print(x)
㈢ 如何在Python 中導入access 數據
Python操作Access資料庫步驟之1、建立資料庫連接
import win32com.client
conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection')
DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;'
conn.Open(DSN)
Python操作Access資料庫步驟之2、打開一個記錄集
rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset')
rs_name = 'MyRecordset'#表名
rs.Open('[' + rs_name + ']', conn, 1, 3)
Python操作Access資料庫步驟之3、對記錄集操作
rs.AddNew()
rs.Fields.Item(1).Value = 'data'
rs.Update()
Python操作Access資料庫步驟之4、用sql來插入或更新數據
conn = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Connection')
DSN = 'PROVIDER=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;DATA SOURCE=C:/MyDB.mdb;'
sql_statement = "Insert INTO [Table_Name] ([Field_1],
[Field_2]) VALUES ('data1', 'data2')"
conn.Open(DSN)
conn.Execute(sql_statement)
conn.Close()
Python操作Access資料庫步驟之5、遍歷記錄
rs.MoveFirst()
count = 0
while 1:
if rs.EOF:
break
else:
countcount = count + 1
rs.MoveNext()
注意：如果一個記錄是空的，那麼將指針移動到第一個記錄將導致一個錯誤，因為此時recordcount是無效的。解決的方法是：打開一個記錄集之前，先將Cursorlocation設置為3，然後再打開記錄集，此時recordcount將是有效的。例如：
rs.Cursorlocation = 3 # don't use parenthesis here
rs.Open('Select * FROM [Table_Name]', conn) # be sure conn is open
rs.RecordCount # no parenthesis here either