Python 利用CSV模塊處理數(shù)據(jù)的實現(xiàn)實例

更新時間：2024年03月17日 10:14:05 作者：V1ncent Chen

CSV文件的一個主要優(yōu)點是有很多程序可以存儲,轉(zhuǎn)換和處理純文本文件,本文主要介紹了Python 利用CSV模塊處理數(shù)據(jù)的實現(xiàn)實例,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

一、CSV模塊簡介

考慮下面的CSV文件：salary.csv。雖然可以使用str.split(‘,’)這樣的方式處理數(shù)據(jù)，但是當遇到帶逗號分隔的金額會導致拆分錯誤，除此之外還可能遇到其他各種問題：

id,name,hire_date, salary ,bonus
1,Vincent,2024/1/1," 1,000.00 ",100
2,Victor,2024/1/2," 2,000.00 ",200
3,Grace,2024/1/3," 3,000.00 ",300

使用split拆分代碼如下，金額1,000.00被錯誤的分成了2段：

input_file = 'salary.csv'
with open(input_file, 'r', newline='') as fi:
        header = fi.readline()
        header = header.strip()
        header_list = header.split(',')
        print(header_list)
        for row  in fi:
            field_list = row.strip().split(',')
            print(field_list)

在這里插入圖片描述

對于這類問題，建議選擇標準庫中的CSV模塊來進行處理，CSV模塊被設(shè)計成能夠識別微軟Excel所采用的編碼規(guī)則，可以識別出這種模式并正確的分析數(shù)據(jù)。

CSV模塊常用函數(shù)如下：

csv.reader(csvfile, dialect=‘excel’, **fmtparams)，返回一個reader對象，通過該對象處理csvfile中的數(shù)據(jù)，此函數(shù)用來打開輸入文件。csvfile必須是包含字符串的可迭代對象，通常是文件型對象或列表，如果csvfile是一個文件對象，則打開時應設(shè)置newline=‘’。
csv.writer(csvfile, dialect=‘excel’, **fmtparams)，返回一個writer對象，該對象負責將數(shù)據(jù)在給定的文件型對象上轉(zhuǎn)換為帶分隔符的字符串，此函數(shù)用來打開輸出文件。如果csvfile是一個文件對象，則打開時應設(shè)置newline=‘’。

二、用法示例

下面兩個示例演示從CSV文件中選取特定的行、列，更復雜的操作都可以在此基礎(chǔ)上進行擴展。

2.1 使用CSV模塊選取特定的行

對于文件salary.csv，過濾出salary列大于1000的行，并寫入results.csv。由于原數(shù)據(jù)類型為字符串且包含逗號，所以需要先去除值里的逗號，最后用float函數(shù)轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)與1000進行比較。篩選出符合條件的數(shù)據(jù)后調(diào)用writer對象上的writerow方法逐行寫入results.csv：

import csv
input_file = 'salary.csv'
output_file = 'results.csv'
with open(input_file, 'r', newline='') as fi:
    with open(output_file, 'w', newline='') as fo:
        reader = csv.reader(fi, delimiter=',')    # 默認分隔符就是逗號，delimiter=','也可省略
        writer = csv.writer(fo)
        header = next(reader)    # 讀取第一行標題
        print(header)
        writer.writerow(header)    # 先將標題寫入文件
        for row in reader:
            salary = float(row[3].replace(',', ''))    # 去除逗號并轉(zhuǎn)換為float型
            if salary > 1000:
                print(row)
                writer.writerow(row)

在這里插入圖片描述

這里可以看到CSV模塊可以正確處理金額中的逗號，不會拆分為2段。

2.2 優(yōu)化：通過標題名引用列

上面的示例中，在判斷金額大于1000時，因為要特殊處理，所以我們用row[3]這種索引方式來選取salary列。如果要處理的列很多，那么都通過row[idx]來引用不僅麻煩而且容易搞混淆。這里用命名元組（collections.namedtuple）優(yōu)化一下，命名元組賦予每個位置一個含義，提供可讀性并添加了通過列名獲取值的能力（用索引依然也是可以的）。

import csv
from collections import namedtuple
input_file = 'salary.csv'
output_file = 'results.csv'
with open(input_file, 'r', newline='') as fi:
    with open(output_file, 'w', newline='') as fo:
        reader = csv.reader(fi, delimiter=',')    # 默認分隔符就是逗號，delimeter=','也可省略
        writer = csv.writer(fo)
        header = next(reader)    # 讀取第一行標題
        print(header)
        writer.writerow(header)    # 先將標題寫入文件
        
        namedrow = namedtuple('namedrow', header)    #  命名元組定義
        for row in reader:
            row = namedrow(*row)    # 轉(zhuǎn)換為命名元組
            salary = float(row.salary.replace(',', ''))    # 通過row.salary引用salary列
            if salary > 1000:
                print(row)
                writer.writerow(row)

在這里插入圖片描述

2.3 使用CSV模塊篩選特定的行

現(xiàn)只需要選取id, name, salary三列。處理思路為通過標題先將3列的索引位置保存到列表中，然后在每行循環(huán)中，根據(jù)索引位置只保存這3列數(shù)據(jù)：

import csv
input_file = 'salary.csv'
output_file = 'results.csv'
with open(input_file, 'r', newline='') as fi:
    with open(output_file, 'w', newline='') as fo:
        reader = csv.reader(fi, delimiter=',')    # 默認分隔符就是逗號，delimiter=','也可省略
        writer = csv.writer(fo)
        header = next(reader)    # 讀取第一行標題

        columns = ['id', 'name', 'salary']    # 需要的列
        col_idx = []
        for idx in range(len(header)):
            if header[idx] in columns:    # 如果在選取的范圍內(nèi)，保存索引
                col_idx.append(idx)               
        writer.writerow(columns)    # 先將標題寫入文件

        for row in reader:
            results = []
            for idx in col_idx:
                results.append(row[idx])    # 通過索引只保留需要的列
            print(results)
            writer.writerow(results)

在這里插入圖片描述

到此這篇關(guān)于Python 利用CSV模塊處理數(shù)據(jù)的實現(xiàn)實例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python CSV模塊處理數(shù)據(jù)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！

您可能感興趣的文章: