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讀取文件不再使用 With Open

開發(fā) 前端
在Python語言中,負(fù)責(zé)文件操作的稱為文件對象,文件對象不僅可以訪問存儲在磁盤中的文件,也可以訪問網(wǎng)絡(luò)文件。文件對象通過open函數(shù)得到,獲取文件對象后,就可以使用文件對象提供的方法來讀寫文件。

有時我們需要把數(shù)據(jù)永久存儲起來,隨時使用隨時讀取。例如,我們通過程序建立的列表、字典等數(shù)據(jù),當(dāng)程序結(jié)束時,需要把這些數(shù)據(jù)存儲到文件中,當(dāng)程序再次啟動時,可以把這些數(shù)據(jù)讀入到程序中,避免這些數(shù)據(jù)的重新錄入。

在Python語言中,負(fù)責(zé)文件操作的稱為文件對象,文件對象不僅可以訪問存儲在磁盤中的文件,也可以訪問網(wǎng)絡(luò)文件。文件對象通過open函數(shù)得到,獲取文件對象后,就可以使用文件對象提供的方法來讀寫文件。

但open函數(shù)在處理某些問題是并不是很理想,有沒有其他比open函數(shù)更加適合讀取某些特定文件呢?下面我們就一起來看看!

回顧open函數(shù)

對文件操作使用最頻繁對函數(shù),open()打開一個文件對象,使用Python內(nèi)置的open()函數(shù),傳入文件名和模式。

file_object = open(name [, mode][, buffering])

  • name: 要讀取的文件名稱。
  • mode?: 打開文件的模式,選填。r, r+, w, w+, a, a+使用最多。
  • buffering: 文件所需的緩沖區(qū)大小, 選填。0表示無緩沖, 1表示線路緩沖。有四種打開文件的不同方法(模式)
  • "r" - 讀取 - 默認(rèn)值。打開文件進(jìn)行讀取,如果文件不存在則報錯。
  • "a" - 追加 - 打開供追加的文件,如果不存在則創(chuàng)建該文件。
  • "w" - 寫入 - 打開文件進(jìn)行寫入,如果文件不存在則創(chuàng)建該文件。
  • "x" - 創(chuàng)建 - 創(chuàng)建指定的文件,如果文件存在則返回錯誤。
  • 此外,可以指定文件是應(yīng)該作為二進(jìn)制還是文本模式進(jìn)行處理。
  • "t" - 文本 - 默認(rèn)值。文本模式。
  • "b" - 二進(jìn)制 - 二進(jìn)制模式(例如圖像)。

使用時常通過with open()方法讀寫文件。

with open("文件名.txt", "r") as fin: # fin為 別名(文件句柄對象)
file = fin.read() # 會一次性讀取文件的全部內(nèi)容
file_line = fin.readline() # 可以每次讀取一行內(nèi)容
file_lines = fin.readlines() # 一次讀取所有內(nèi)容并按行返回list

pathlib

以前在Python中操作文件路徑,更多的時候是使用os模塊。Python3的系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)庫pathlib模塊的Path對路徑的操作會更簡單。

pathlib的一些基本操作,如文件名操作、路徑操作、文件操作等等并不在本文討論范圍。本此介紹使用率非常高的文件操作,其文件讀寫方法。

Path.open

在pathlib里如果要打開一個文件十分的簡單。

Path.open(mode='r', 
buffering=-1,
encoding=None,
errors=None,
newline=None)

打開路徑指向的文件,就像內(nèi)置的open()函數(shù)所做的一樣。

from pathlib2 import Path
example_path = Path('./info.csv')
with example_path.open() as f:
print(f.readline())
print(f.read())

結(jié)果

"編號","性別","年齡","成績"

961067,"男",23,97
969157,"男",38,98
969237,"男",27,120
970394,"男",27,118

Path讀與寫

對于簡單的文件讀寫,在pathlib模塊中有幾個簡便的方法:

  • Path.read_text(): 以字符串形式返回路徑指向的文件的解碼后文本內(nèi)容。
  • Path.read_bytes(): 以二進(jìn)制/字節(jié)模式打開路徑并以字節(jié)串的形式返回內(nèi)容。
  • Path.write_text(): 打開路徑并向其寫入字符串?dāng)?shù)據(jù)。
  • Path.write_bytes(): 以二進(jìn)制/字節(jié)模式打開路徑并向其寫入數(shù)據(jù)。

>>> p = Path('my_binary_file')
>>> p.write_bytes(b'Binary file contents')
20
>>> p.read_bytes()
b'Binary file contents'

>>> p = Path('my_text_file')
>>> p.write_text('Text file contents')
18
>>> p.read_text()
'Text file contents'

更多詳情可參見pathlib模塊[1]。

fileinput

如果你只想讀取一個文件,使用open()。如果需要實現(xiàn)文件列表的批量循環(huán)操作,不妨使用本模塊。

fileinput.input

input是fileinput模塊的初始接口,其使用也是較簡單。

fileinput.input(files=None, 
inplace=False,
backup='',
*,
mode='r',
openhook=None)

  • files 需要讀取的文件對象,可迭代對象。
  • inplace 標(biāo)準(zhǔn)輸出重定向替換,表示是否將標(biāo)準(zhǔn)輸出的結(jié)果寫回文件,默認(rèn)不取代。
  • backup? 讀取時同時備份文件,可以指定備份的后綴名,比如 backup='.bak'。
  • mode? 文件讀取模式,fileinput 有且僅有這兩種讀取模式r?和 rb。
  • 默認(rèn)使用mode='r'
  • 如果文件是二進(jìn)制的,可以使用mode='rb' 模式。
  • openhook 支持用戶傳入自定義的對象讀取方法。fileinput 內(nèi)置了兩個勾子函數(shù):
  • fileinput.hook_encoded(encoding, errors=None)使用gzip? 和bz2模塊透明地打開 gzip 和 bzip2 壓縮的文件
  • fileinput.hook_compressed(filename, mode)使用給定的 encoding 和 errors 來讀取文件。

從標(biāo)準(zhǔn)輸入中讀取

若input()不傳任何參數(shù)時,fileinput 默認(rèn)會以 stdin 作為輸入源。

運行stdinput.py后,在編譯器中輸入內(nèi)容,程序會自動讀取并再打印一次。

# stdinput.py
import fileinput
for line in fileinput.input():
print(line)
>>> python stdinput.py
>>> hello
hello
>>> python
python

從指定文件中讀取

讀取批量文件

import fileinput
with fileinput.input(files=('info1.csv', 'info2.csv')) as file:
for line in file:
print(f'{fileinput.filename()} 第{fileinput.lineno()}行: {line}', end='')

輸出

info1.csv 第1行: |編號| |性別| |年齡| |成績|  
info1.csv 第2行: 961067 || 23 97
info1.csv 第3行: 969157 || 38 98
info2.csv 第4行: "編號","性別","年齡","成績"
info2.csv 第5行: 969237,"男",27,120
info2.csv 第6行: 970394,"男",27,118

由于 info.txt 和 info.txt 的內(nèi)容被整合成一個文件對象 file ,因此 fileinput.lineno() 只有在讀取一個文件時,才是原文件中真實的行號。如果想要在讀取多個文件的時候,也能讀取原文件的真實行號,可以使用 fileinput.filelineno() 方法。

以上幾個常用對方法解釋如下。

  • fileinput.filename()返回當(dāng)前被讀取的文件名。在第一行被讀取之前,返回None。
  • fileinput.lineno()返回已被讀取的累計行號。在第一行被讀取之前,返回 0。在最后一個文件的最后一行被讀取之后,返回該行的行號。
  • fileinput.filelineno()返回當(dāng)前文件中的行號。在第一行被讀取之前,返回 0。在最后一個文件的最后一行被讀取之后,返回此文件中該行的行號。

讀取單個文件

與批量讀取文件一樣,只需要在參數(shù)files中傳人一個文件即可。

import fileinput
with fileinput.input(files=('info2.csv')) as file:
for line in file:
print(f'{fileinput.filename()} 第{fileinput.lineno()}行: {line}', end='')

輸出

info2.csv 第1行: "編號","性別","年齡","成績"
info2.csv 第2行: 969237,"男",27,120
info2.csv 第3行: 970394,"男",27,118

與glob配合批量讀取

glob簡介

glob是python自帶的一個操作文件的相關(guān)模塊,可以對文件夾下所有文件進(jìn)行遍歷,并將符合匹配模式的文件名保存為一個list列表。

glob.glob(pathname, *, recursive=False)

返回匹配 pathname 的可能為空的路徑名列表,其中的元素必須為包含路徑信息的字符串。

pathname 可以是絕對路徑 (如 /usr/src/Tools/sub/1.gif) 或相對路徑 (如 ../../Tools/*/*.gif),并且可包含 shell 風(fēng)格的通配符。

實例

一個包含以下內(nèi)容的目錄:文件 1.gif, 2.txt, card.gif 以及一個子目錄 sub 其中只包含一個文件 3.txt。glob()將產(chǎn)生如下結(jié)果。請注意路徑的任何開頭部分都將被保留。

>>> import glob
>>> glob.glob('./[0-9].*')
['./1.gif', './2.txt']
>>> glob.glob('*.gif')
['1.gif', 'card.gif']
>>> glob.glob('?.gif')
['1.gif']
>>> glob.glob('**/*.txt', recursive=True)
['2.txt', 'sub/3.txt']
>>> glob.glob('./**/', recursive=True)
['./', './sub/']

fileinput與glob配合使用

import fileinput
import glob

for line in fileinput.input(glob.glob("*.csv")):
if fileinput.isfirstline():
print(f'Reading {fileinput.filename()}...'.center(50,'-'))
print(str(fileinput.filelineno()) + ': ' + line.upper(), end="")

輸出

---------------Reading info1.csv...---------------
1: |編號| |性別| |年齡| |成績|
2: 961067 |男| 23 97
3: 969157 |男| 38 98
---------------Reading info2.csv...---------------
1: "編號","性別","年齡","成績"
2: 969237,"男",27,120
3: 970394,"男",27,118

更多使用方法請參見 fileinput模塊[2]。

codecs

常用open方法操作文件,寫入str類型,不管字符串是什么編碼方式,此時一般不會出現(xiàn)什么問題。但有時候我們爬蟲或者其他方式得到一些數(shù)據(jù)寫入文件時會有編碼不統(tǒng)一的問題,或在自然語言處理過程中,使用open方法操作文件會經(jīng)常出現(xiàn)報錯,通常是編碼錯誤。

此時如若想繼續(xù)使用 open 方式打開,就需要先將輸入文件decode,統(tǒng)一轉(zhuǎn)為unicode ,再encode到目標(biāo)編碼方式,如gbk、utf-8等等。即

input ---> encode ---> unicode ---> output

幸運的是,可以使用 codecs.open() 代替這一繁瑣操作。這種方法可以指定一個編碼打開文件,讀取返回的將是unicode。

codecs.open()

codecs.open(filename, 
mode='r',
encoding=None,
errors='strict',
buffering=-1)

使用給定的 mode 打開已編碼的文件并返回一個 StreamReaderWriter 的實例,提供透明的編碼/解碼。

mode參數(shù)可以是內(nèi)置 open()函數(shù)所接受的任意二進(jìn)制模式,默認(rèn)的文件模式為 'r',表示以讀取模式打開文件。'b' 會被自動添加。

encoding指定文件所要使用的編碼格式。允許任何編碼為字節(jié)串或從字節(jié)串解碼的編碼格式,而文件方法所支持的數(shù)據(jù)類型則取決于所使用的編解碼器。

寫入時,如果參數(shù)是unicode,則使用open()時指定的編碼進(jìn)行編碼后寫入;如果是str,則先根據(jù)源代碼文件聲明的字符編碼,解碼成unicode后再進(jìn)行前述操作。

相對內(nèi)置的open()來說,這個方法比較不容易在編碼上出現(xiàn)問題,并且在速度不變的同時,還兼容open()函數(shù)所有操作命令。

應(yīng)用實例

將未知編碼方式的csv文件轉(zhuǎn)為utf-8格式文件。

import codecs

src="......\\xxxx.csv"
dst="......\\xxx_utf8.csv"

def ReadFile(filePath):
with codecs.open(filePath, "r") as f:
return f.read()

def WriteFile(filePath, u, encoding="utf-8"):
# with codecs.open(filePath,"w",encoding) as f:
with codecs.open(filePath, "wb") as f:
f.write(u.encode(encoding, errors="ignore"))

def CSV_2_UTF8(src, dst):
content = ReadFile(src)
WriteFile(dst, content, encoding="utf-8")

CSV_2_UTF8(src, dst)

更多相關(guān)方法可參見**codecs模塊[3]**。

CSV

CSV[4] (Comma Separated Values),即逗號分隔值(也稱字符分隔值,因為分隔符可以不是逗號),是一種常用的文本格式,用以存儲表格數(shù)據(jù),包括數(shù)字或者字符。很多程序在處理數(shù)據(jù)時都會碰到csv這種格式的文件。

python內(nèi)置了csv模塊。常用的有四個方法:

csv.reader

csv.reader(csvfile, 
dialect='excel',
**fmtparams)

返回一個reader對象,該對象將逐行遍歷csvfile 。

svfile可以是任何對象,文件對象和列表對象均適用。如果 csvfile 是文件對象,則打開它時應(yīng)使用 newline=''。

dialect用于不同的 CSV 變種的特定參數(shù)組。

fmtparams可以覆寫當(dāng)前變種格式中的單個格式設(shè)置。有關(guān)變種和格式設(shè)置參數(shù)的完整詳細(xì)信息,請參見 變種與格式參數(shù)[5] 。

應(yīng)用實例

import csv
with open('info.csv', newline='') as csvfile:
spamreader = csv.reader(csvfile
, delimiter=' '
, quotechar='|'
)
for row in spamreader:
print(row)
print(', '.join(row))

輸出

['"編號","性別","年齡","成績"']
"編號","性別","年齡","成績"
['961067,"男","23","97"']
961067,"男","23","97"
['969157,"男","38","98"']
969157,"男","38","98"

以上用到的變種與格式參數(shù)解釋如下。

delimiter一個用于分隔字段的單字符,默認(rèn)為 ' , '。

quotechar一個單字符,用于包住含有特殊字符的字段,特殊字符如 定界符 或 引號字符 或 換行符。默認(rèn)為 ' " '。

由于使用 open()來讀取 CSV 文件,因此默認(rèn)情況下,將使用系統(tǒng)默認(rèn)編碼來解碼文件并轉(zhuǎn)換為unicode,要使用其他編碼來解碼文件,可使用open的encoding參數(shù):

import csv
with open('sample.csv', newline='', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row)

csv.writer

csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)

返回一個 writer 對象,該對象將用戶的數(shù)據(jù)在給定的文件類對象上轉(zhuǎn)換為帶分隔符的字符串。None 值會寫入為空字符串。

寫入前,所有非字符串?dāng)?shù)據(jù)都先用 str() 轉(zhuǎn)化為字符串再寫入。

csvfile 可以是具有 write() 方法的任何對象。

應(yīng)用案例

import csv
with open('info.csv', 'w', newline='') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',
quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
spamwriter.writerow(["編號","性別","年齡","成績"])
spamwriter.writerow([961067,"男",23,97])
spamwriter.writerow([969157,"男",38,98])

輸出csv文件打開如下

|編號| |性別| |年齡| |成績|
961067 || 23 97
969157 || 38 98

參數(shù)quoting說明:控制 writer 何時生成引號,以及 reader 何時識別引號。該屬性可以等于任何 QUOTE_* 常量,默認(rèn)為QUOTE_MINIMAL。

QUOTE_\* 常量包括:

csv.QUOTE_ALL指示writer 對象給所有字段加上引號。

csv.QUOTE_MINIMAL指示writer 對象僅為包含特殊字符(例如定界符、引號字符或行結(jié)束符中的任何字符)的字段加上引號。

csv.QUOTE_NONNUMERIC指示writer 對象為所有非數(shù)字字段加上引號。指示reader 將所有未用引號引出的字段轉(zhuǎn)換為float 類型。

csv.QUOTE_NONE指示writer 對象不使用引號引出字段。當(dāng)定界符出現(xiàn)在輸出數(shù)據(jù)中時,其前面應(yīng)該有轉(zhuǎn)義符。如果未設(shè)置轉(zhuǎn)義符,則遇到任何需要轉(zhuǎn)義的字符時,writer 都會拋出 Error 異常。指示reader 不對引號字符進(jìn)行特殊處理。

csv.DictReader

csv.DictReader(*f*, 
*fieldnames=None*,
*restkey=None*,
*restval=None*,
*dialect='excel'*, **args*, ***kwds*)

創(chuàng)建一個對象,該對象在操作上類似于常規(guī) reader,但是將每行中的信息映射到一個 dict,該 dict 的鍵由 fieldnames 可選參數(shù)給出。

fieldnames參數(shù)是一個 sequence。如果省略 **fieldnames**,則文件 f 第一行中的值將用作字段名。無論字段名是如何確定的,字典都將保留其原始順序。

如果某一行中的字段多于字段名,則剩余數(shù)據(jù)會被放入一個列表,并與 restkey 所指定的字段名 (默認(rèn)為 None) 一起保存。如果某個非空白行的字段少于字段名,則缺失的值會使用 restval 的值來填充 (默認(rèn)為 None)。

應(yīng)用實例

import csv
with open('info.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
print(row)

注意:

在 3.6 版更改: 返回的行現(xiàn)在的類型是 OrderedDict。在 3.8 版更改: 現(xiàn)在,返回的行是 dict類型。

python 3.6/3.7輸出:

OrderedDict([('編號', '961067'), ('性別', '男'),
('年齡', '23'), ('成績', '97')])
OrderedDict([('編號', '969157'), ('性別', '男'),
('年齡', '38'), ('成績', '98')])

python 3.8輸出

{'編號': '961067', '性別': '男', 
'年齡': '23', '成績': '97'}
{'編號': '969157', '性別': '男',
'年齡': '38', '成績': '98'}

Reader 對象的一些方法

csvreader.line_num源迭代器已經(jīng)讀取了的行數(shù)。它與返回的記錄數(shù)不同,因為記錄可能跨越多行。

csvreader.fieldnames字段名稱。如果在創(chuàng)建對象時未傳入字段名稱,則首次訪問時或從文件中讀取第一條記錄時會初始化此屬性。

import csv
with open('info.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
print(f'文件字段名稱:{reader.fieldnames}\n')
for row in reader:
print(f'讀取的第{reader.line_num}行.')
print(dict(row))

輸出

文件字段名稱:['編號', '性別', '年齡', '成績']

讀取的第2行.
{'編號': '961067', '性別': '男',
'年齡': '23', '成績': '97'}
讀取的第3行.
{'編號': '969157', '性別': '男',
'年齡': '38', '成績': '98'}
讀取的第4行.
{'編號': '969237', '性別': '男',
'年齡': '27', '成績': '120'}
讀取的第5行.
{'編號': '970394', '性別': '男',
'年齡': '27', '成績': '118'}

csv.DictWriter

csv.DictWriter(f, fieldnames, restval='', 
extrasaction='raise',
dialect='excel', *args, **kwds)

創(chuàng)建一個對象,該對象在操作上類似常規(guī) writer,但會將字典映射到輸出行。

fieldnames 參數(shù)是由鍵組成的 sequence,它指定字典中值的順序,這些值會按指定順序傳遞給 writerow() 方法并寫入文件 f 。

如果字典缺少 fieldnames 中的鍵,則可選參數(shù) restval 用于指定要寫入的值。

如果傳遞給 writerow() 方法的字典的某些鍵在 fieldnames 中找不到,則可選參數(shù) extrasaction 用于指定要執(zhí)行的操作。如果將其設(shè)置為默認(rèn)值 'raise',則會引發(fā) ValueError。如果將其設(shè)置為 'ignore',則字典中的其他鍵值將被忽略。

應(yīng)用案例

with open('info.csv', 'w', newline='') as csvfile:
fieldnames = ['編號', '性別', '年齡', '成績']
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

writer.writeheader()
writer.writerow({'編號': 961067, '性別': '男', '年齡': 23, '成績': 97})
writer.writerow({'編號': 969157, '性別': '男', '年齡': 38, '成績': 98})

寫入的csv文件打開結(jié)果如下

"編號","性別","年齡","成績"
961067,"男",23,97
969157,"男",38,98

Writer 對象的一些方法

DictWriter.writeheader()在 writer 的文件對象中,寫入一行字段名稱(字段名稱在構(gòu)造函數(shù)中指定),并根據(jù)當(dāng)前設(shè)置的變種進(jìn)行格式化。

csvwriter.writerow(row)將參數(shù) row 寫入 writer 的文件對象。

csvwriter.writerows(rows)將 rows (即能迭代出多個上述 row 對象的迭代器)中的所有元素寫入 writer 的文件對象

更多相關(guān)方法可參見csv模塊[6]。

第三方模塊

另外還有專門針對Word文件、Excel文件及PDF文件的模塊,這里只簡單介紹下。

word文件

python-docx

from docx import Document
# 初始化一個實例
document = Document()
# 增加一集標(biāo)題
document.add_heading('Document Title', 0)

PDF文件

pdfplumber

# 導(dǎo)入pdfplumber
import pdfplumber
# 讀取pdf文件,保存為pdf實例
pdf = pdfplumber.open("D:\\demo.pdf")
# 訪問第一頁
first_page = pdf.pages[0]
# 自動讀取表格信息,返回列表
table = first_page.extract_table()

Excel文件

比較常用的Excel操作模塊有如下三種。

  • xlrd 讀取.xls和.xlsx文件
  • xlwings 讀取.xls和.xlsx文件
  • openpyxl 讀取.xlsx文件

xlrd

xlrd不能創(chuàng)建和保存Excel文件

import xlrd
# 打開Excel文件
df = xlrd.open_workbook(name)
# 查看所有sheet
df.sheet_names()

xlwings

xlwings 直接對接的是 Excel 應(yīng)用程序,然后才是工作簿 books 和工作表 sheets,xlwings 需要安裝有 Excel 應(yīng)用程序的環(huán)境xlwings 可以讀取 .xls 和 .xlsx 文件。

import xlwings as xw
# 程序可見,只打開不新建工作薄
app = xw.App(visible=True, add_book=False)
app.display_alerts = False # 警告關(guān)閉
app.screen_updating = False # 屏幕更新關(guān)閉
# wb = app.books.open(xls_path)
wb = app.books.open(xlsx_path)
wb = app.books.add() # 創(chuàng)建文件
wb.save() # 保存文件
wb.close() # 關(guān)閉文件
app.quit() # 關(guān)閉程序

openpyxl

openpyxl 可以讀取 .xlsx 文件,如果讀取.xls 文件會報錯。

import openpyxl
# 讀取excel文件
wb = openpyxl.load_workbook(xlsx_path)
# 獲取工作表、新工作簿中指定即創(chuàng)建工作表
sheet = wb.active
# 保存文件
wb.save()

另外還有很強大的pandas模塊,具體可參見Python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)之?dāng)?shù)據(jù)獲取三大招,本文不在贅述。

參考資料

[1]pathlib模塊: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pathlib.html

[2]fileinput模塊: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/fileinput.html

[3]codecs模塊: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/codecs.html

[4]CSV: http://zh.wikipedia.org/zh-cn/逗號分隔值

[5]變種與格式參數(shù): https://docs.python.org/zh-cn/3/library/csv.html#csv-fmt-params

[6]csv模塊: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/csv.html#index-0

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 數(shù)據(jù)STUDIO
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Go語言16GB文件

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.NETCSV文件

2009-11-03 14:22:10

ADO.NET Exc

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時間序列數(shù)據(jù)

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PandasMerge方法

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Pythonnc文件Python基礎(chǔ)

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