做生信分析，肯定需要面對各種資料，像最常見的txt，csv，固定分隔符的矩陣型別的資料，也有像json，透過鍵-值的方式儲存資料，或者xml標記語言，以標籤的方式儲存資料。

data.json

{    'name' : 'ACME',    'shares' : 100,    'price' : 542.23,    'books': ['C++', 'Python', 'R']}

c.xml

<?xml version="1.0"?><stop>    <id>14791</id>    <nm>Clark & Balmoral</nm>    <sri>        <rt>22</rt>        <d>North Bound</d>        <dd>North Bound</dd>    </sri>    <cr>22</cr>    <pre>        <pt>5 MIN</pt>        <fd>Howard</fd>        <v>1378</v>        <rn>22</rn>    </pre>    <pre>        <pt>15 MIN</pt>        <fd>Howard</fd>        <v>1867</v>        <rn>22</rn>    </pre></stop>

txt，csv 太常見了就不用說了。那有了這些檔案，又該如何讀取呢？

下面，簡單介紹下 python 的讀寫操作。

1、讀取txt格式資料

內建函式a.txt

chr2  29449344  29449368  (A)24  0  +chr2  39573062  39573089  (A)27  0  +chr2  42553086  42553096  (A)10  0  +chr2  47641559  47641586  (A)27  0  +

file = 'a.txt'# 以讀的方式開啟檔案f = open(file, 'r')# 一次性讀取整個檔案為字串，然後以 \n 分割字串，迴圈每次取出一行for line in f.read().split('\n'):    # 每行是以 \t 分割， split不加引數預設以一個或多個空白符作為分割    line = line.split()    print(line)# 最後不要忘記關閉檔案f.close()# [out]:['chr2', '29449344', '29449368', '(A)24', '0', '+']['chr2', '39573062', '39573089', '(A)27', '0', '+']['chr2', '42553086', '42553096', '(A)10', '0', '+']['chr2', '47641559', '47641586', '(A)27', '0', '+']# 上下文管理器 with 的方式開啟檔案，不需要手動關閉檔案with open('a.txt', 'r') as f:    for line in f.read().split('\n'):        line = line.split()        print(line)

2、讀取csv格式資料（其實csv與txt的操作基本互通）

內建函式

# 透過 txt 檔案構造 csv 格式資料fc = open('b.csv', 'w')with open('a.txt', 'r') as f:    for line in f.read().split('\n'):        line = line.split()        fc.write(','.join(line))        fc.write('\n')fc.close()

b.csv

csv資料的讀取方式和txt類似，只需將split()換成split(',')

csv模組

# employee_birthday.csv名字,部門,月份張三,會計,11李四,IT,3

import csvwith open('employee_birthday.csv') as csv_file:    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')    line_count = 0    for row in csv_reader:        if line_count == 0:            print(f'列名:\n {", ".join(row)}')            line_count += 1        else:            print(f'\t{row[0]}，{row[1]}部門，{row[2]} 入職。')            line_count += 1    print(f'行數 {line_count}。')

字典形式讀取

import csvwith open('employee_birthday.csv') as csv_file:    csv_reader = csv.DictReader(csv_file, delimiter=',')    line_count = 0    for row in csv_reader:        if line_count == 0:            print(f'列名:\n {", ".join(row)}')            line_count += 1        else:            print(f'\t{row["名字"]}，{row["部門"]}部門，{row["月份"]} 入職。')            line_count += 1    print(f'行數 {line_count}。')

寫入

import csvwith open('employee_file.csv', mode='w') as employee_file:    employee_writer = csv.writer(employee_file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)    employee_writer.writerow(['John Smith', 'Accounting', 'November'])    employee_writer.writerow(['Erica Meyers', 'IT', 'March'])

字典形式寫入

import csvwith open('employee_file2.csv', mode='w') as csv_file:    # 表頭    fieldnames = ['emp_name', 'dept', 'birth_month']    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)    # 寫入表頭    writer.writeheader()    # 寫入字典形式資料，鍵與表頭一致    writer.writerow({'emp_name': 'John Smith', 'dept': 'Accounting', 'birth_month': 'November'})    writer.writerow({'emp_name': 'Erica Meyers', 'dept': 'IT', 'birth_month': 'March'})

pandas模組

import pandas as pd# sep 引數指定分隔符， header=None：表示沒有表頭，name 可指定表頭txt = pd.read_csv('a.txt', sep='\t', header=None,                   names=['chrom', 'start', 'end', 'repeat', 'num', 'orientation'])csv = pd.read_csv('b.csv', sep=',', header=None)

輸出檔案

# 預設輸出行名，index=False，不輸出行名txt.to_csv(filename, index=False)csv.to_csv(filename)

3、json資料

使用json模組

# python 字典與 json 資料相互轉換data = {    'name' : 'ACME',    'shares' : 100,    'price' : 542.23,    'books': ['C++', 'Python', 'R']}json_str = json.dumps(data)# [out]:'{"name": "ACME", "shares": 100, "price": 542.23, "books": ["C++", "Python", "R"]}'json.loads(json_str)# [out]data = {    'name' : 'ACME',    'shares' : 100,    'price' : 542.23,    'books': ['C++', 'Python', 'R']}# 將字典資料儲存成 json 檔案with open('data.json', 'w') as f:    json.dump(data, f)# 將json 檔案讀取成字典with open('data.json', 'r') as f:    data = json.load(f)

pandas

df = pd.read_json('data.json')df

會將 json 檔案轉換為 DataFrame 格式資料

4、xml資料

xml模組

from xml.etree.ElementTree import parse, Elementdoc = parse('c.xml')for item in doc.iterfind('pre'):    print(item.findtext('pt'), end='\t')    print(item.findtext('fd'), end='\t')        print(item.findtext('v'), end='\t')    print(item.findtext('rn'))

from xml.etree.ElementTree import parse, Elementdoc = parse('c.xml')root = doc.getroot()# 刪除兩個標籤元素root.remove(root.find('sri'))root.remove(root.find('cr'))# 獲取 nm 標籤所在的位置idx = root.getchildren().index(root.find('nm'))# 構造標籤元素 <spam> </spam>e = Element('spam')e.text = 'This is a spam'root.insert(idx+1, e)# 將修改過後的 xml 輸出doc.write('newc.xml', xml_declaration=True)

<--! 輸出結果 --><?xml version='1.0' encoding='us-ascii'?><stop>    <id>14791</id>    <nm>Clark & Balmoral</nm>    <spam>This is a spam</spam>    <pre>        <pt>5 MIN</pt>        <fd>Howard</fd>        <v>1378</v>        <rn>22</rn>    </pre>    <pre>        <pt>15 MIN</pt>        <fd>Howard</fd>        <v>1867</v>        <rn>22</rn>    </pre></stop>