上节补充

CSV

逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。

TSV

TSV 是Tab-separated values的缩写，即制表符分隔值。
Python的csv模块准确的讲应该叫做dsv模块，因为它实际上是支持范式的分隔符分隔值文件（DSV，delimiter-separated values）的。
   delimiter参数值默认为半角逗号，即默认将被处理文件视为CSV。
   当delimiter='\t'时，被处理文件就是TSV。

零 写在前面

上一篇文章中带大家了解了数据分析基础，配置好了数据分析的基本环境，以及利用pandas模块读写csv文件，在本文开头，我也补充了csv与tsv的基本介绍与区别，意在更好的让大家理解相关知识点，本文将带大家继续学习文件读取。

一 基本知识概要

1.利用pandas读写tsv文件
2.利用pandas读写json文件

二 开始动手动脑

1.利用pandas读写tsv文件

在文章开头我已经说明了csv与tsv的差别，相信部分看过第一篇文章的读者应该知道怎么处理tsv文件了。

csv与tsv只是内容的分隔符不一样，前者是,,后者是\t，python读取这两类文件都使用csv模块，也可以直接利用pandas,这里我们讲利用pandas读取方式，使用的函数read_csv()与to_csv()在上一篇 文章中有详细介绍，这里我直接上案例代码。

(1) 读取tsv文件代码

运行结果

(2) 写tsv文件代码

运行结果

(3)号外加餐

利用csv模块也可以直接读取csv和tsv文件
csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)

2.利用pandas读写json文件

(1)利用pandas读取json文件

运行结果

函数解析

read_json(path_or_buf,orient,encoding,numpy)

常见参数解析：

path_or_buf：字符串，表示文件路径；

orient：指示预期的JSON字符串格式。可以to_json()使用相应的方向值生成兼容的JSON字符串。一组可能的方向是：

encoding：字符串，默认为'utf-8'；

numpy：布尔值，默认为False，直接解码为numpy数组。仅支持数字数据，但支持非数字列和索引标签。另请注意，如果numpy = True，则每个术语的JSON顺序必须相同。

(2)利用pandas写入json文件

运行结果

函数解析

to_json(path_or_buf,orient,encoding,index)
前三个参数和read_json()里的一样
index：False则选择不写入索引,默认为True。

end.

作者：老表

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