在与Python程序同一个目录下，我们有一个名为 pi.txt 的文件，它的内容如下：
现在使用Python来打开和关闭它：
执行此程序不会有任何输出，这表示着打开和关闭文件都得到了正确执行。
可以看到，使用 open() 函数打开文件，参数为文件名（或文件路径）；该函数会返回一个文件句柄，文件句柄并不会实际保存文件的内容，而是代表着一种操作，在上面的例子中，文件句柄被赋值给变量 fhand 。
打开文件后，程序具有读（默认）该文件的权限。
最后，使用文件句柄的 close() 方法关闭文件。这非常重要，因为使用完而没有关闭的文件会占用内存或造成安全问题。
如果Python找不到该文件，则会返回错误，比如下面这样：
Python提示我们没有相应的文件或者目录: 'pii.txt'。
打开文件后就可以对文件进行操作：
fhand.read() 方法将文件内容作为一个字符串返回。
文件中的每一行末尾使用换行符 \n 表示换行，例子中方法 rstrip() 去掉文本中的换行符，然后输出。
程序的运行效果如下：
如果在文件关闭之前程序发生BUG意外退出，则文件不会关闭，为了避免此类事件的发生，可以使用 with 语句：
with 语句的特点是即便在操作文件时发生错误，文件也会自动被清理。
fhand.read() 虽然可以读取文本内容，但是当我们想要逐行处理文件内容，或者文件很大而无法一次性加载进内存的时候，就不适用了。
可以使用 for 语句逐行处理文件内容：
本程序中将文件名保存在变量 filename 中。
打开文件后，使用 for 语句按行读取文件内容。例子中，每次循环依次取一行文本以字符串的格式保存在变量 line 中，每次循环中变量 count 自增1。
这个程序的作用是，打开程序所在目录的 when_old.txt 文件，然后统计行数，并输出结果。
when_old.txt 文件的内容是：
可以使用其他方法操作字符串 line ：
程序将以 'And' 开头的行打印出来。
打开文件后，默认的权限是读（r），如果要写文件，则需要使用写（w）或者追加（a）权限。
w权限，打开一个文件用于写入。如果该文件存在，则覆盖该文件；如果该文件不存在，则创建该文件。
a权限，打开一个文件用于追加。如果该文件存在，在文件末尾追加；如果该文件不存在，则创建该文件。
下面是一个使用w权限打开文件的例子：
例子中使用w权限打开该文件，并写入两行。（如果该文件存在，则内容会被覆盖）
fhand.write() 不会自动添加换行符，所以如果需要换行，需在末尾添加 \n 。
下面我们写一个统计文件中词频的程序。
它会统计文件中各个词的出现的次数，然后由高到低显示出前5个词。
首先我们完成打开和关闭文件的程序内容：
在例子中，由用户输入文件名，并且使用异常捕获以处理文件打开时的错误。
下面对内容进行统计：
这个程序：
如此，我们就在字典中存放了 单词:次数 的键值对。
由于字典不能保存顺序，所以不能对其进行排序。为此，将每个键值对都添加到一个列表中：
在列表 word_list 中，每一项都是一个元组，每个元组第一个值是单词出现的次数，第二个值是单词内容。
对其进行逆向（由大到小）排序：
打印最终结果：
整个程序如下：
下面是程序运行结果的示例：
在 pandas 中，存储文本主要有两种方式
但一般建议使用 StringDtype 类型存储文本数据。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是 object 。
要存储为 string 类型，需要显式的设置 dtype 参数
或者在创建 Series 或 DataFrame 之后，使用 astype 转换类型
也可以使用 StringDtype/"string" 转换其他非字符串类型的数据
转换现有数据的类型
StringDtype 类型对象与 object 类型之间存在一些差异
两个结果的输出都是 Int64 类型。将其与 object 类型比较
当存在 NA 值时，输出为 float64 。类似地，对于返回布尔值的方法
Series 和 Index 有一套字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值。
这些方法可以通过 str 属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称
Index 上的字符串方法对于清理或转换 DataFrame 的列特别有用。
例如，您可能有带有前导或后置空格的列
因为 df.columns 是一个 Index 对象，所以我们可以使用 .str 访问器
我们可以根据需要对列名进行处理，然后重新设置列名。
例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用 _ 替换剩余的空格
split 方法会返回一个值为 list 的 Series
可以使用 get 或 [] 访问拆分后的列表中的元素
更简单的方法是设置 expand 参数，返回一个 DataFrame
当原来的 Series 包含 StringDtype 类型的数据时，输出列也将全部为 StringDtype
当然，也可以设置切割次数
它还有个对应的 rsplit 方法，从右边起始对字符串进行拆分
replace 参数支持使用正则表达式，前两个参数是 pat (匹配模式) 和 repl (替换字符串)
如果只是想要替换字符串字面值，可以将 regex 参数设置为 False ，而不需要对每个特殊字符进行转义。此时 pat 和 repl 参数必须是字符串
此外， replace 方法还接受一个可调用的替换函数，会使用 re.sub() 方法在每个匹配的模式上调用该函数
该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串。例如
replace 方法的 pat 参数还接受 re.compile() 编译的正则表达式对象。所有的 flags 需要在编译正则对象时设置
如果在 replace 中设置 flags 参数，则会抛出异常
有几种方法可以将一个 Series 或 Index 与自己或其他的 Series 或 Index 相连接，所有这些方法都是基于 cat() 方法
可以连接一个 Series 或 Index 的内容
如果未指定 sep 参数，则默认为空字符串
默认会跳过缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式
cat() 的第一个参数 others 可以是类似列表的对象，但是其长度需要和调用对象一致
只要两个对象中存在缺失值，对应的结果中也是缺失值，除非指定了 na_rep
others 参数也可以是二维的，但是得保证其行数必须与调用的对象一致
对于 Series 或 DataFrame 的连接，可以通过设置 join 参数指定对齐方式
通常 join 可选范围为： 'left' , 'outer' , 'inner' , 'right' 。此时，不再要求两个对象长度一致
当 others 参数是 DataFrame 时，也可以使用
可以将一些类似数组的对象（如 Series ， Index 等）放在一个类似列表的容器中，然后传递给 cat
对于没有索引的对象，其长度必须与调用 cat 的对象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非设置了 json=None 。
如果在 others 参数上包含不同索引的对象，且设置了 join='right' ，则最后的结果将会是这些索引的并集
1 文件读取全文本操作在一定场景下我们需要把文本全部内容读取出来，进行处理。python提供三种函数读取文件，分别是read readline readlines，
read()：读取文件的全部内容，加上参数可以指定读取的字符。
readline()：读取文件的一行。
readlines()：读取文件的所有行到内存中。
不同场景下我们可以选择不同函数对文件进行读取。
1.1 方法一
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")
txt=file.read()
# 全文本的处理
file.close()
使用read函数将文件中的内容全部读取，放在字符串变量txt中。这样操作适合于文本较小，处理简单的情况，当文件较大时，这种方式处理时不合适的。一次性读取较大的文件到内存中，会耗费较多的时间和资源。这时候分批处理效果更好。
1.2 方法二
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")
txt= file.read(4)
# 文本的处理while txt != ""txt= file.read(4)
# 批量文本处理
file.close()
这种方法适合于分批处理文本信息，每次批量读入，批量处理，不会对内存造成较大的压力。
1.3 方法三
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")for line infile.readlines():
# 处理每一行数据
file.close()
这种处理方式适合处理以行为分割特点的文本，并且文本较小，因为这种处理方式需要一次性把文件所有内容读取到内存中。
1.4 方法四
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r") # 这里的file时文件句柄for line infile:
# 处理每一行数据
file.close()
这种方式和方法三中的区别是分行读入，逐行处理，不会一次性把文件所有内容都读入到内存中，对一些大文件的处理是很有效的。
2 文件写入文本操作
文件写入有两种写入函数和一种辅助支持。
write()：向文件中写入一个字符或者字节流
writelines()：将一个元素全为字符串的列表写入到文件中 需要注意的是，writelines写入列表元素的时候会把列表元素的内容拼接到一起写入，不会有换行和空格 。
seek()： 辅助写入函数offset偏移量参数代表含义如下
0 - 文件开头
1 - 当前位置
2 - 文件结尾
2.1 方法一
file_name = input("output.txt", "w+")
text= "hello world!"file_name.write(text)
file.close()
2.2 方法二
file_name = input("output.txt", "w+")
list= ["中午","早上","晚上"]
file_name.writelines(list)for line infile:
# 读取写入的数据，这时候发现是没有任何内容的
file.close()
我们增加一行代码就可以读取到写入的文件内容，利用seek()函数调整写操作指针的位置，可以实现写操作之后的正常读取。
file_name = input("output.txt", "w+")
list= ["中午","早上","晚上"]
file_name.readlines(list)
file_name.seek(0) # 调整写的指针到文件的开始位置for line infile:
# 读取写入的数据，这时候会读出一行写入的数据。
file.close()
