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使用Python讀寫csv文件

 更新時間:2022年03月04日 10:27:54   作者:三爺帶你飛  
大家好,本篇文章主要講的是使用Python讀寫csv文件,感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧,對你有幫助的話記得收藏一下

簡介:CSV (Comma Separated Values) 格式是電子表格和數(shù)據(jù)庫中最常見的輸入、輸出文件格式。又稱逗號分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有時也稱為字符分隔值,因為分隔字符也可以不是逗號),其文件以純文本形式存儲表格數(shù)據(jù)(數(shù)字和文本)。純文本意味著該文件是一個字符序列,不含必須像二進制數(shù)字那樣被解讀的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)較復(fù)雜的場景更推薦讀寫excel。

參考Python:xlrd和xlwt模塊操作Excel表格

特定規(guī)則:

開頭是不留空,以行為單位。
可含或不含列名,含列名則居文件第一行。
一行數(shù)據(jù)不跨行,無空行。
以半角逗號(即,)作分隔符,列為空也要表達其存在。
列內(nèi)容如存在半角引號(即"),替換成半角雙引號("")轉(zhuǎn)義,即用半角引號(即"")將該字段值包含起來。
文件讀寫時引號,逗號操作規(guī)則互逆。
內(nèi)碼格式不限,可為 ASCII、Unicode 或者其他。
不支持數(shù)字
不支持特殊字符

讀取范例1:使用csv模塊

# -*- coding: UTF-8 -*-
import csv
file = "demo.csv"
with open(file, "r")as f:
    f_csv = csv.reader(f)
    for row in f_csv:
        print(row)

讀取范例2:使用pandas模塊,若內(nèi)容存在中文需要增加encoding=“gbk”

import pandas as pd

file = "demo.csv"
data = pd.read_csv(file, encoding="gbk")
print(data.head(2))  # 打印前2行
print("*" * 100)
print(data.columns)  # 返回全部列名
print("*" * 100)
print(data.shape)  # 返回csv文件形狀  例如(4, 3) => 4行3列
print("*" * 100)
print(data.loc[1:2])  # 打印第1到2行

寫入范例1:請注意,會造成換行。

# -*- coding: UTF-8 -*-
import csv

csvFile = open("test.csv", "w")
writer = csv.writer(csvFile)

# 寫入列名。
writer.writerow(["id", "name", "age"])

row1 = ["1001", "Tom", 30]
row2 = ["1002", "David", 25]
row3 = ["1003", "Lily", 20]
row4 = ["1004", "韓梅梅", 15]

writer.writerows([row1, row2, row3, row4])
csvFile.close()

圖片

寫入范例2:使用newline=“”來解決換行問題

# -*- coding: UTF-8 -*-
import csv

import csv

headers = ['id', 'name', 'age']

row1 = {"id": "1001", "name": "Tom", "age": 30}
row2 = {"id": "1002", "name": "Lily", "age": 35}
row3 = {"id": "1003", "name": "李雷", "age": 40}
row4 = {"id": "1004", "name": "韓梅梅", "age": 45}

rows = [row1, row2, row3, row4]

with open('test2.csv', 'w', newline='')as f:
    f_csv = csv.DictWriter(f, headers)
    f_csv.writeheader()
    f_csv.writerows(rows)

圖片

到此這篇關(guān)于使用Python讀寫csv文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀寫csv內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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