dataito 1.0.2

Python data input (i), transform (t), output (o), a line of code to read / convert a variety of formats of data files

DataITO

安装(install)

• 安装开发版（Install development version）

py -m pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --no-deps dataito

• 安装稳定版（ Install stable version ）

pip install dataito

使用手册 (中文版)

Python数据输入(Input)、转换(transform)、输出(output)，一行代码读取/转换多种格式的数据文件

dataito仅有三个函数，分别是read()、transform()、save()，具体参数及调用方式如下：

格式

• 目前支持的读取格式

  • txt
  • xlsx
  • csv
  • json（仅支持结构化数据）

• 目前支持的转换格式

  • dataframe (pandas)
  • array (numpy)
  • list

• 目前支持的保存格式

  • xlsx（目前仅支持保存为xlsx，在考虑是否要增加自定义格式保存功能）

调用方式

• read( )

  read(filepath)
  

  注：只能读取支持的文件格式（建议filepath之前加个r，具体看example）

• transform( )

  transform(data,'parameter')
  

  parameter中填写为需要转换的目标数据类型，其与type(data)获取的数据类型的关系如下：

  type	type(data)
  dataframe/pandas	<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  array/numpy	<class 'numpy.ndarray'>
  list	<class 'list'>

  >>> data= dataito.transform(data,'dataframe')
  >>> type(data) 
  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  >>> data= dataito.transform(data,'array')     
  >>> type(data)
  <class 'numpy.ndarray'>
  >>> data= dataito.transform(data,'list')      
  >>> type(data)
  <class 'list'>
  

• save( )

  save(filepath)
  

  （建议filepath之前加个r，具体看example）

• example

  import dataito
  
  filepath = r'data/data.xlsx'				#读取支持格式的数据文件
  
  data = dataito.read(filepath)				#调用函数读取(读取其他支持的格式也是这个函数)
  data= dataito.transform(data,'dataframe')	#数据格式转换为想要的格式（转换为其他支持的格式也是这个）
  dataito.save(data,r'D:\data\data.xlsx')		#保存在data文件夹（默认文件名为data）
  

User manual (English version)

format

Python data input (i), transform (t), output (o), a line of code to read / convert a variety of formats of data files

• Currently supported read formats

  • txt
  • xlsx
  • csv
  • json (only supports structured data)

• Currently supported conversion formats

  • dataframe
  • array (numpy)
  • list

• Currently supported save formats

  • xlsx ( it only supports saving as xlsx. We are considering whether to add the function of saving in custom format.)

Call mode

• read( )

  read(filepath)
  

  Note: only the supported file formats can be read (it is recommended to add r before filepath, see example for details)

• transform( )

  transform(data,'parameter')
  

  parameter is the target data type to be converted, and its relationship with the data type obtained by type (data) is as follows:

  type	type(data)
  dataframe/pandas	<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  array/numpy	<class 'numpy.ndarray'>
  list	<class 'list'>

  >>> data= dataito.transform(data,'dataframe')
  >>> type(data) 
  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  >>> data= dataito.transform(data,'array')     
  >>> type(data)
  <class 'numpy.ndarray'>
  >>> data= dataito.transform(data,'list')      
  >>> type(data)
  <class 'list'>
  

• save( )

  save(filepath)
  

  (it is recommended to add r before filepath, see example for details)

• example

  import dataito
  
  filepath = r'data/data.xlsx'				#Read data files in supported formats
  data = dataito.read(filepath)				#Call the function to read (read other supported formats as well as this function)
  data= dataito.transform(data,'dataframe')	#Convert the data format to the desired format (and other supported formats)
  dataito.save(data,r'D:\data\data.xlsx')		#Save in the data folder (the default file name is data). If the path is not written, the file is saved in the root directory