本篇博客介绍Python中CSV和JSON格式的高级处理方法，包括如何识别和处理不同编码和分隔符的文件，以及如何使用pandas模块读写和处理CSV和JSON文件。 分隔符和编码 了解不同分隔符和编码的应用 接上篇CSV（Comma Separated Values）和JSON（JavaScript Object Notation）是常见的 ...

我们经常需要对 CSV 和 JSON 数据进行高级处理，以获得更有用的信息或更好的数据分析结果。例如，我们可能需要从一个大型的数据集中提取特定的数据，过滤掉不需要的信息，或者将数据转换为其他格式。这些操作需要使用一些高级的技术和工具来完成。

基于原生前端和 Python Flask 后端的文件服务器，可远程访问、下载和上传文件，可用于某一设备向其他设备开放的文件访问。局域网搭配内网穿透可实现公网访问。 （2023.04.09 更新：本项目仅推荐在 windows 环境下使用。读取硬盘分区的代码不是跨平台的 ...

在使用 Python 批量处理 Excel 时经常需要 批量读取数据，常见的方式是结合 glob 模块，可以实现将当前文件夹下的所有csv批量读取，并且 合并到一个大的 DataFrame 中 但是这样要求读取的每一个csv文件格式、列名都是一样的。 如果想要 将每一个csv独立的进行读取 ...

CSV（Comma-Separated Values）格式是电子表格和数据库最常用的导入和导出格式，其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种符号分隔，最常见的是逗号或制表符。CSV文件虽然使用广泛，但目前还没有一个标准化的 ...