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轻松掌握Python数据录入、导入导出技巧，告别手动操作烦恼

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在Python编程中，数据录入和导入导出是两个至关重要的环节。掌握了这些技巧，可以大大提高工作效率，告别繁琐的手动操作。本文将详细介绍Python数据录入、导入导出的方法，让你轻松应对各种数据处理需求。

一、数据录入

1. 使用input()函数录入数据

在Python中，可以使用input()函数获取用户输入的数据。该函数会暂停程序执行，等待用户输入信息，并返回一个字符串。

name = input("请输入你的名字：")
print("你的名字是：", name)

2. 使用input()函数与eval()函数结合录入数据

eval()函数可以将字符串转换为Python表达式并返回结果。结合使用input()和eval()函数，可以录入任意类型的数据。

num = eval(input("请输入一个数字："))
print("你输入的数字是：", num)

3. 使用csv模块录入数据

对于表格数据，可以使用Python的csv模块进行录入。csv模块提供了读取和写入CSV文件的功能。

import csv

data = [['姓名', '年龄', '性别'], ['张三', 18, '男'], ['李四', 20, '女']]
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

二、数据导入

1. 使用csv模块导入数据

使用csv模块可以轻松将CSV文件中的数据导入到Python程序中。

import csv

data = []
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        data.append(row)
print(data)

2. 使用pandas库导入数据

pandas是一个强大的数据分析库，可以方便地导入各种格式的数据，如CSV、Excel等。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)

3. 使用numpy库导入数据

numpy是一个用于科学计算的库，也可以用于导入数据。

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.csv')
print(data)

三、数据导出

1. 使用csv模块导出数据

使用csv模块可以将数据导出为CSV文件。

import csv

data = [['姓名', '年龄', '性别'], ['张三', 18, '男'], ['李四', 20, '女']]
with open('data_out.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

2. 使用pandas库导出数据

pandas库可以将数据导出为多种格式的文件，如CSV、Excel等。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
data.to_csv('data_out.csv', index=False)

3. 使用numpy库导出数据

numpy库可以将数据导出为多种格式的文件，如CSV、TXT等。

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.savetxt('data_out.txt', data, delimiter=',')

通过以上介绍，相信你已经掌握了Python数据录入、导入导出的技巧。在实际应用中，根据具体需求选择合适的方法，可以让你轻松应对各种数据处理任务。

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