如何利用python在剪贴板上读取/写入数据
作者：牧文山
说起处理数据就离不开导入导出,而我们使用Pandas时候最常用的就是read_excel、read_csv了,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用python在剪贴板上读取/写入数据的相关资料,需要的朋友可以参考下
读取剪贴板上的数据
先给大家介绍pandas.read_clipboard，从剪贴板读取文本并传递到Read_csv。
pandas.read_clipboard(sep='\\s+', **kwargs)
其中参数sep是字段定界符，默认为’\s+’，也就是说将tab和多个空格都当成一样的分隔符。
接下来执行操作，打开表格→选中数据Ctrl+C复制→再执行以下代码
import pandas as pd df = pd.read_clipboard() #读取剪切板中的数据 df
看到这篇文章的小伙伴可以复制下面这个表格试试：
| uid | aoto | start | end |
|---|---|---|---|
| 0 | A | 1 | 2 |
| 1 | A | 4 | 7 |
| 2 | A | 3 | 6 |
如下数据时，分隔符这里是“ , ”，加个参数sep=','即可。
aoto,start,end
A,1,2
A,4,7
A,3,6
# 读取剪贴板中的数据 import pandas as pd df = pd.read_clipboard(sep=',') #读取剪切板中的数据 df
另外增加参数header=None来告诉函数，我们读取的剪贴板数据没有列索引，那么导入的就是：
将数据写入剪贴板
还是先看官方简介
pandas.DataFrame.to_clipboard(self, excel: bool = True, sep: Union[str, NoneType] = None, **kwargs) -> None
其中参数：
excel ：默认为 True以csv格式生成输出，以便轻松粘贴到excel。
1、 True ：请使用提供的分隔符进行csv粘贴。
2、 False ：将对象的字符串表示形式写入剪贴板。
sep ：str，默认'\t'字段定界符。
\kwargs这些参数将传递到DataFrame.to_csv。
示例如下：
先生成了一个DataFrame数据，再执行df.to_clipboard()，这样就复制到系统剪贴板里，你可以粘贴到任意位置。
import pandas as pd
dic1={'name':['小花','狗蛋','二狗','小草'],
'age':[17,20,30,20],
'gender':['女','男','男','女']}
df=pd.DataFrame(dic1)
df
# 复制到剪贴板
pd.DataFrame.to_clipboard(df)补充：python 剪切板写入文件，产生随机数写入剪切板
# -*- coding: utf-8 -*-
import pyperclip
import random
import time
def random_num():
'''
产生一个6位的随机数(可以是六个0)写入剪切板
防错.txt里面的内容长度如果超过(2万字符)就清理一半
'''
uu=1 #1代表开启防错机制将剪切板内容写入文件
u2=r'D:\Program Files\Notepad++\防错.txt' #写在这里
s=''
for i in range(6):
a=random.randrange(10)
time.sleep(0.013)
s+=str(a)
data = pyperclip.paste()
pyperclip.copy(s)
if uu ==1:
f= open(u2,"r+",encoding='utf-8',errors='ignore')
rd=f.read()
print(len(rd))
if len(rd)>20000:
rd=rd[-10000:]+'\n'+data
f.close()
time.sleep(0.1)
f= open(u2,"w",encoding='utf-8',errors='ignore')
f.write(rd)
time.sleep(0.1)
f.close()
else:
#print(f.tell()) #查看文件指针位置
f.write('\n'+data)
time.sleep(0.013)
f.close()
def main():
random_num()
if __name__=='__main__':
main()总结
到此这篇关于如何利用python在剪贴板上读取/写入数据的文章就介绍到这了,更多相关python剪贴板读取写入数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！