在 Julia 中从文件导入数据

与其他编程语言相比，Julia 以更简单的方式支持文件处理。在我们的 Julia IDE 中可以轻松加载各种文件格式。大多数文件扩展包都加载到包中，在 Julia 中名为Pkg 。这基本上添加了加载不同文件格式的数据所需的包。

可用于从文件导入数据的方法是add()。此方法位于 Pkg 对象中，并传递不同的参数，例如 CSV、XLSX、DataFrames 等。

从 CSV 文件导入数据

方法：

• 加载包 Pkg
• 现在使用 add()函数Pkg.add()
• 现在将 CSV 以引号括起来作为函数中的函数
• 现在使用 read()函数读取整个 CSV 文件。

Julia

using Pkg
Pkg.add("CSV")
Pkg.add("DataFrames")
  
using CSV
foro = CSV.read("Records1.csv")

从 Excel 文件导入数据

方法：

• 加载包 Pkg
• 现在使用 add()函数Pkg.add()
• 现在通过ExcelReaders引号作为函数参数
• 现在使用读取整个 XLSX 文件的函数。

朱莉娅

Pkg.add("ExcelReaders")
using ExcelReaders
  
# dataframe for reading and storing the data.
df1 = readxlsheet("sample1.xlsx", "Sheet1")

从文本文件导入数据

方法：

• 首先，使用open()函数打开文件并将file.txt作为参数传递给其中。
• 此函数将返回行，这些行可以存储在一个变量中，该变量将文件与本地磁盘上存在的变量连接起来。
• 然后应用函数readlines()并传递变量，该函数实际上读取文件中的所有行并返回其中的文本。
• 现在使用close()函数关闭文件与磁盘的连接并在其中传递变量。

朱莉娅

a = open("forwork.txt")
  
# function to read lines of the file
readlines(a)

从 JSON 文件导入数据

方法：

• 首先在Pkg.add()函数的帮助下导入名为JSON的包，将 JSON 作为参数传递
• 然后应用和加载包。
• 然后使用该包的parsefile()函数，该函数获取路径并解析到达目标文件的路径并返回输出。

朱莉娅

Pkg.add("JSON") # Adding pkg
using JSON
  
# Loading data using parsefile()
JSON.parsefile("/Users/mridul/Desktop/Learning Julia/jfie.json")

从 Zip 文件导入数据

方法：

• 首先通过将包 ZipFile 作为参数传递给Pkg.add()函数添加包
• 然后加载包
• 使用 Reader函数将文件数据存储在变量中，并将压缩文件 (formwork.txt.zip) 作为参数传递
• 使用循环遍历文件并打印其中的数据。

朱莉娅

# Adding pkg
Pkg.add("ZipFile") 
using ZipFile
  
# storing and loading
r = ZipFile.Reader("forwork.txt.zip") 
for i in r.files
    x_zip = readlines(i)
    print(x_zip)
end

从 XML 文件导入数据

方法：

• 首先，包 LightXML 需要在add()函数作为参数传递。
• 然后使用parse_file()函数访问文件并将其连接到磁盘
• 现在这将返回文件内的数据并且可以存储在变量中。
• 在此函数，将文件名用引号括起来以访问文件。

朱莉娅

Pkg.add("LightXML")
using LightXML
  
# for reading the file in informal manner
read_xml = parse_file("sample.xml") 
  
# reading and loading the file in formal manner
base = root(read_xml)

从 HDF5 文件导入数据

方法：

• 使用 h5open()函数打开文件并将 h5 文件作为参数传递。
• 然后简单的 read()函数可以轻松读取文件。

朱莉娅

Pkg.add("HDF5")
  
# loading the pkg
using HDF5 
  
# opening the file
New_HDF = h5open("AHdf5.h5")
  
read(New_HDF) # reading the file

从 HTML 文件导入数据

方法：

• 首先在 add函数的帮助下添加包 Gumbo
• 然后使用open()函数打开文件并将.html作为参数传递给它。
• 此函数将返回行，这些行可以存储在一个变量中，该变量将文件与本地磁盘上存在的变量连接起来。
• 然后应用函数readlines()并传递变量，该函数实际上读取文件中的所有行并返回其中的文本。
• 现在使用close()函数关闭文件与磁盘的连接并在其中传递变量。

朱莉娅

using Gumbo
  
# opening and setting the connection
a = Gumbo.open("New.html") 
readlines(a)
  
# closing the connection 
close(a)

从表格数据文件导入数据

羽毛文件的方法：

• 首先加载CSV文件
• 然后将 CSV 文件另存为同一数据帧的羽毛文件
• 现在将数据的内容显示为羽化文件，使用load()函数将羽化文件作为参数传递给它。

朱莉娅

Pkg.add("Queryverse")
using Queryverse
df = load("Records1.csv") |> DataFrame
df |> save("mydata.feather")
  
# passing the saved feather file
df1 = load("mydata.feather") |> DataFrame

从 SAS、SPSS 和 Stata 的数据文件导入

方法：

• 使用 load函数并将文件格式作为参数传递。

朱莉娅

# for stata file loading
df1 = load("co3.dta") |> DataFrame 
  
# for spss file loading
df1 = load("experim.sav") |> DataFrame  
  
# for sas file loading
df2 = load("meat.sas7bdat") |> DataFrame

在 Julia 中导入图像文件

方法：

• 首先，通过传入add()函数作为参数来添加包 Images 和 FileIO
• 加载这些包
• 将该图像的路径存储在变量中
• 现在应用加载函数并传递存储的变量以获取路径

朱莉娅

Pkg.add("Images")
using Images, FileIO
  
# Loading the path
pu_img_path = "/Users/mridul/Desktop/Learning Julia/Butcher.png" 
  
# Passing the stored value to load the image
img = load(pu_img_path)