python用pandas读写和追加csv文件

目录
  • csv文件
  • 一、创建csv文件
  • 二、读写csv文件
    • 1.基础python
    • 2.pandas
  • 三、追加csv文件
    • 1.基础python
    • 2.pandas
  • 总结

csv文件

CSV文件是最常用的一个文件存储方式。逗号分隔值(Common-Separated Values,CSV)文件以纯文本形式存储表格数据(注:分隔字符也可以是其他字符)。纯文本说明该文件是一个字符序列,不包含必须像二进制数字那样被解读的数据。

CSV文件由任意数目记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由若干字段组成,字段间以字符(如逗号)或字符串分隔。

一、创建csv文件

用记事本打开如图所示

二、读写csv文件

1.基础python

import csv
with open('supplier_data.csv','r')as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

2.pandas

import pandas as pd
df = pd.read_csv('supplier_data.csv')
print(df)

三、追加csv文件

1.基础python

import csv
with open('supplier_data.csv','a') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['7','hu','18','100','90','85'])
    writer.writerow(['8','zahng','19','87','97','77'])

此时我们发现加入的数据会空一行,要解决这个问题我们要用到newline=‘’

import csv
with open('supplier_data.csv','a',newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['7','hu','18','100','90','85'])
    writer.writerow(['8','zahng','19','87','97','77'])

此时,上述代码出现的问题就解决了

2.pandas

import pandas
a={'sid':[7],'sname':['hu'],'sage':[18],'math':[100],'english':[90],'cs':[85]}
df = pandas.DataFrame(a)
#mode = 'a'为追加数据,index为每行的索引序号,header为标题
df.to_csv('supplier_data.csv',mode='a',index=False,header=False)

总结

到此这篇关于python用pandas读写和追加csv文件的文章就介绍到这了,更多相关python pandas操作csv文件内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • 使用Python pandas读取CSV文件应该注意什么?

    示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3,周娟,女,1998-03-25,合肥,护士,音乐,跑步 4,赵盈盈,Female,2001-6-32,,学生,画画 5,郑强强,男,1991-03-05,南京(nanjing),律师,历史-政治 如果一切正常的话,在Jupyter Notebook 中应该显示以下内容:

  • Python pandas读取CSV文件的注意事项(适合新手)

    目录 前言 示例文件 文件编码 空值 日期错误 函数映射 方法1:直接使用labmda表达式 方法二:使用自定义函数 方法三:使用数值字典映射 总结 前言 本文是给使用pandas的新手而写,主要列出一些常见的问题,根据笔者所踩过的坑,进行归纳总结,希望对读者有所帮助. 示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3

  • ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    优点: 方便,有专门支持读取csv文件的pd.read_csv()函数. 将csv转换成二维列表形式 支持通过列名查找特定列. 相比csv库,事半功倍 1.读取csv文件 import pandas as pd   file="c:\data\test.csv" csvPD=pd.read_csv(file)   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') #指定编码     read_csv()方法参数介绍 filepath_or_buf

  • Python Pandas读取csv/tsv文件(read_csv,read_table)的区别

    目录 前言 read_csv()和read_table()之间的区别 读取没有标题的CSV 读取有标题的CSV 读取有index的CSV 指定(选择)要读取的列 跳过(排除)行的读取 skiprows skipfooter nrows 通过指定类型dtype进行读取 NaN缺失值的处理 读取使用zip等压缩的文件 tsv的读取 总结 前言 要将csv和tsv文件读取为pandas.DataFrame格式,可以使用Pandas的函数read_csv()或read_table(). 在此 read_

  • python读写数据读写csv文件(pandas用法)

    python中数据处理是比较方便的,经常用的就是读写文件,提取数据等,本博客主要介绍其中的一些用法.Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. 一.pandas读取csv文件 数据处理过程中csv文件用的比较多. import pandas as pd data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 下面看一下pd.read_csv常用的参数: panda

  • python用pandas读写和追加csv文件

    目录 csv文件 一.创建csv文件 二.读写csv文件 1.基础python 2.pandas 三.追加csv文件 1.基础python 2.pandas 总结 csv文件 CSV文件是最常用的一个文件存储方式.逗号分隔值(Common-Separated Values,CSV)文件以纯文本形式存储表格数据(注:分隔字符也可以是其他字符).纯文本说明该文件是一个字符序列,不包含必须像二进制数字那样被解读的数据. CSV文件由任意数目记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由若干字段组成,字段

  • Python Pandas读写txt和csv文件的方法详解

    目录 一.文本文件 1. read_csv() 2. to_csv() 一.文本文件 文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口为read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据 1. read_csv() 格式代码: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False

  • Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例

    功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计,输出统计值到CSV文件 pip install pandas import pandas as pd import glob,os,sys input_path='./' output_fiel='pandas_union_concat.csv' all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_*')) all_data_frames=[] for file in all_files:

  • python的pandas工具包,保存.csv文件时不要表头的实例

    用pandas处理.csv文件时,有时我们希望保存的.csv文件没有表头,于是我去看了DataFrame.to_csv的document. 发现只需要再添加header=None这个参数就行了(默认是True), 下面贴上document: DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=Non

  • Python之pandas读写文件乱码的解决方法

    python读写文件有时候会出现   'XXX'编码不能打开XXX什么的,用记事本打开要读取的文件,另存为UTF-8编码,然后再用py去读应该可以了.如果还不行,那么尝试使用文件原有的编码方式读取,参考之前的文章 在pandas中读写csv时候通过制定encoding可以有效防止excel打开或者写入中文乱码 data.to_csv(f_out,index=False,encoding='gb2312') 以上这篇Python之pandas读写文件乱码的解决方法就是小编分享给大家的全部内容了,希

  • python使用pandas读写excel文件的方法实例

    目录 引言 读取excel文件 写入文件: 总结 引言 现在本地创建一个excel表,以及两个sheet,具体数据如下: sheet1: sheet2: 读取excel文件 pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None) io:excel文件路径. sheet_name:返回指定的sheet. header:表头,默认值为0.也可以指定多行.当header取值为None

  • python将pandas datarame保存为txt文件的实例

    CSV means Comma Separated Values. It is plain text (ansi). The CSV ("Comma Separated Value") file format is often used to exchange data between disparate applications. The file format, as it is used in Microsoft Excel, has become a pseudo standa

  • python读取几个G的csv文件方法

    如下所示: import pandas as pd file = pd.read_csv('file.csv',iterator=True) while True: chunk = file.get_chunk(1000) print(chunk.head(10)) print(chunk.tail(10)) 以上这篇python读取几个G的csv文件方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python使用Pandas读写Excel实例解析

    这篇文章主要介绍了Python使用Pandas读写Excel实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Pandas是python的一个数据分析包,纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. Pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ Pandas中文文档:https:/

  • Python如何把字典写入到CSV文件的方法示例

    在实际数据分析过程中,我们分析用Python来处理数据(海量的数据),我们都是把这个数据转换为Python的对象的,比如最为常见的字典. 比如现在有几十万份数据(当然一般这么大的数据,会用到数据库的概念,不会去在CPU内存里面运行),我们不可能在Excel里面用函数进行计算一些值吧,这样是不现实的. Excel只适合处理比较少的数据,具有方便快速的优势 那么我们假设是这么多数据,现在我要对这个数据进行解析,转换,最后数据分析,处理,然后写入数据到CSV文件,这样才达到要求,那么如何把数据字典写入

随机推荐