我们在学习Python的时候，说过Python在运行速度上相对于其他的语言慢一点，但是编程的速度会很快，因为它具有丰富的第三包，一般在对文件的处理时，还是会优先考虑使用Python，下面就一起来看看Python处理数据文件的一些操作方法吧 。
文章插图
一、动态文件名
当我们对文件批量处理时，文件名差不多都是相同的，只有文件的编号会有所区别，如果想要回去动态的文件名，我们可以通过给一个字符串传递不同的编码获取，比如：
wj_num = 223wj_num = 1for i in range(wj_num): wj_name = "正常数据\\{}.正常.txt".format(i + 1) ...二、可以将文件转换为csv格式
在数据的处理时，我们要考虑存储空间的大小，一般提倡要节省内存的存储空间，通常使用指定的格式存储到txt文件中，但是这种文件模式对计算机的处理不是特别的友好，如果使用逗号文件csv格式的话，这种文件格式可以轻松被numpy、pandas等库数据处理包读取 。那么我们就要进行文件的转换操作了，如下：
首先需要对每一行的数据逐行读取，因为大部分发数据文件每行的格式都是相同的，如果数据只有一行，可以全部读取或者逐字符读取，之后通过line.replace('\n', ‘')将每行的换行符删除，这样避免csv文件最后留有空格 。使用line.split(':')将字符串分解为多个字段 。通过csv.writer写入整行 。代码如下：
【Python如何处理数据文件？常用的Python处理数据文件的方法】import csvoutWj = open(wj_path + outWj_name, 'w', encoding='utf-8', newline='' "")csv_writer = csv.writer(outWj)with open(wj_path + wj_name, "r") as f: index = 0 for line in f: # 写入表头 if index == 0: csv_writer.writerow(['T', 'TimeStamp', 'RangeReport', 'TagID', 'AnchorID', 'ranging', 'check', 'SerialNumber', 'DataID']) index = index + 1 continue line = line.replace('\n', '') str = line.split(':') csv_writer.writerow(str)以上就是关于Python如何处理数据文件？常用的Python处理数据文件的方法的全部内容了，希望可以对大家的学习带来帮助 。
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