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1 json

1.1  打开，保存json文件

使用pandas定制化开发的方法打开文件，定制化开发或者使用的open方法打开json文件；

对应的pandas和json定制化开发中也有对应方法保存json文件；

        具体的方法，可以看另一篇博客：

2 pt

2.1 打开pt文件

.pt类型的扩展文件常用来保存张量；

打开方法：

>>> import torch
>>> pt = torch.load('model.pt')

2.2 保存pt文件

保存方法：

>>> import torch
>>> torch.save(pt,'model.pt')
# 注意path写在右边，这是与 npy类型的文件相反的

3

3.1 打开.

.npy文件是numpy专用的二进制文件；

打开文件：

>>> import numpy as np
>>> npy = np.load('train.npy',allow_pickle=True)

3.2 保存.npy文件

保存文件：

>>> import numpy as np
>>> np.save('train.npy',npy)

4 csv

4.1 打开csv文件

pandas可以很方便 的处理csv文件，其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）；

打开文件：

>>> import pandas as pd
>>> pd = pd.read_csv('abc.csv')

输入时可以直接print(pd)  --  输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行，中间部分以 ... 代替;

也可以使用print(pd.to_string) -- 返回 DataFrame 类型的数据;

4.2 保存csv文件

to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件

>>> import pandas as pd
>>> nme = ["Google", "Runoob", "Taobao", "Wiki"]
>>> st = ["www.google.com", "www.runoob.com", "www.taobao.com", "www.wikipedia.org"]
>>> ag = [90, 40, 80, 98]
>>> dict = {'name': nme, 'site': st, 'age': ag}
>>> df = pd.DataFrame(dict)
>>> df.to_csv('site.csv')