python数据导入
㈠ python将txt导入到excel
你说的是使用python读取dat，txt类型文件或excel文件吧，这里我不清楚dat类型文件是什么类型的文件，数据格式是怎样的，所以主要讲一下如何简单快捷的读取txt文件指定的列数据和excel文件指定的列数据，主要用到numpy，pandas这两个包，这两个主要做科学计算和数据处理，python处理实验数据，经常要用到这两个包，至于dat类型的文件，我提供一种可能的思路，实验环境win7+python3.6+pycharm，主要步骤如下：
1.读取txt文件指定列。这里主要用到numpy这个包，以及其包含的loadtxt函数，读取的前提是txt文件不是完全的杂乱无章，没有一点格式、结构可循，如果真的是这样，建议手动调整一下格式，使其尽量保持一定的格式结果，然后再读取，不然的话，会出现错误，我这里新建了一个txt文件，样本内容如下，每行的数据以3个空格为间隔，一般情况下，实验所产生的txt数据都是有一定结构的：
对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：
程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：
2.读取excel文件指定的列。这里主要用到pandas这个包，以及其包含的read_excel函数，因为excel数据本来就是有一定格式的，所以读起来就简单了许多，这里我新建了一个excel文件，样本数据如下：
对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：
程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：
3.至于dat文件的话，这里提供一种可能思路，如果dat文件可以直接用记事打开的话，并且数据可以正常显示，没有乱码的情况下，有一定的格式可循，可以将其看作一个普通文件，使用python的open函数进行读取，将读取的数据存储在一个list列表中，或者使用特定软件将其转换成txt或excel文件后，再进行读取。如果是特殊类型的文件，这个就不好说了，这里就要自己想办法了。
至于后面如何进行可视化绘图，我就不多说了，像matplotlib等数据可视化包都可以。至此，就完成了这3中类型文件的读取，总的来说，实现起来不难，都有现成的包可直接利用，方便了许多，当然你也可以用其他包或者自己来实现，这个就因人而异了，只要能正常的读取实验数据就行，网上也有这方面的资料，你可以参考一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
㈡ 1 如何用Python导入Excel以及csv数据集
Excel是一个二进制文件，它保存有关工作簿中所有工作表的信息
CSV代表Comma Separated Values 。这是一个纯文本格式，用逗号分隔一系列值
Excel不仅可以存储数据，还可以对数据进行操作
CSV文件只是一个文本文件，它存储数据，但不包含格式，公式，宏等。它也被称为平面文件
Excel是一个电子表格，将文件保存为自己的专有格式，即xls或xlsx
CSV是将表格信息保存为扩展名为.csv的分隔文本文件的格式
保存在excel中的文件不能被文本编辑器打开或编辑
CSV文件可以通过文本编辑器（如记事本）打开或编辑
excel中会有若干个表单，每个表单都会这些属性：
行数（nrows） 列数（ncols） 名称（name） 索引（number）
import xlrd //执行操作前需要导入xlrd库
#读取文件
excel = xlrd.open_workexcel("文件地址") //这里表格名称为excel，文件的地址可以从文件的属性中看到
#读取表格表单数量
sheet_num= excel.nsheets // sheet_num为变量，其值为表格表单数量
#读取表格表单名称
sheet_name = excel.sheet_names() // sheet_name为变量，其值为表格表单名称
#如果想要看到上述两个变量，可以使用print()函数将它们打印出来
#想要读取某个表单的数据，首先获取表单 excel.sheet_by_index(0)
//表单索引从0开始，获取第一个表单对象 excel.sheet_by_name('xxx')
// 获取名为”xxx”的表单对象 excel.sheets()
// 获取所有的表单对象 获取单元格的内容：使用cell_value 方法 这里有两个参数：行号和列号，用来读取指定的单元格内容。
第一行的内容是:sheet.row_values(rowx=0)
第一列的内容是:sheet.col_values(colx=0)
CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。
import csv //执行操作前需要导入csv库
#csv读取
遍历其中数据 csv_file = csv.reader(open(‘文件地址’,’r’)) for x in csv_file print(x)
㈢ 如何在Python 中导入access 数据
Python操作Access数据库步骤之1、建立数据库连接
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数据库步骤之2、打开一个记录集
rs = win32com.client.Dispatch(r'ADODB.Recordset')
rs_name = 'MyRecordset'#表名
rs.Open('[' + rs_name + ']', conn, 1, 3)
Python操作Access数据库步骤之3、对记录集操作
rs.AddNew()
rs.Fields.Item(1).Value = 'data'
rs.Update()
Python操作Access数据库步骤之4、用sql来插入或更新数据
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数据库步骤之5、遍历记录
rs.MoveFirst()
count = 0
while 1:
if rs.EOF:
break
else:
countcount = count + 1
rs.MoveNext()
注意：如果一个记录是空的，那么将指针移动到第一个记录将导致一个错误，因为此时recordcount是无效的。解决的方法是：打开一个记录集之前，先将Cursorlocation设置为3，然后再打开记录集，此时recordcount将是有效的。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