在Python中导入文件数据可以通过多种方式实现，最常用的方法包括内置open()函数、pandas库的read_csv()/read_excel()以及第三方库如NumPy的loadtxt()。这些方法适用于不同格式（TXT/CSV/Excel等）和数据处理需求。
- 内置open()函数
- 基础语法：
with open('文件路径', '模式') as f: - 支持模式：'r'读取/'w'写入/'a'追加
- 适用场景：纯文本文件（TXT/LOG等）的逐行处理
- 示例：
data = [line.strip() for line in open('data.txt')]
- pandas库方法
pd.read_csv()：自动解析逗号分隔文件- 参数：
header=0（首行为列名）、encoding='utf-8'（解决中文乱码）
- 参数：
pd.read_excel()：处理xlsx/xls格式- 关键参数：
sheet_name指定工作表
- 关键参数：
- 优势：自动转换为DataFrame结构，支持缺失值处理
- NumPy专用方法
np.loadtxt()：高效加载数值型数据- 参数：
delimiter=','（指定分隔符）、dtype=int（指定数据类型）
- 参数：
np.genfromtxt()：支持缺失值替换- 示例：
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', filling_values=0)
- 示例：
- JSON/XML等特殊格式
- JSON：使用
json.load(open('data.json')) - XML：推荐
xml.etree.ElementTree解析 - 二进制文件：
pickle.load()可还原Python对象
- 大文件处理技巧
- 分块读取：
pandas.read_csv(chunksize=1000) - 迭代处理：
for chunk in pd.read_csv('large.csv', chunksize=50000):
根据数据量级（小型/大型）、格式（结构化/非结构化）和后续处理需求（数值计算/数据分析）选择合适方法，遇到编码问题时建议优先尝试encoding='gb18030'或指定文件引擎。
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