利用Python如何将数据写到CSV文件中

前言

我们从网上爬取数据，最后一步会考虑如何存储数据。如果数据量不大，往往不会选择存储到数据库，而是选择存储到文件中，例如文本文件、CSV 文件、xls 文件等。因为文件具备携带方便、查阅直观。

Python 作为胶水语言，搞定这些当然不在话下。但在写数据过程中，经常因数据源中带有中文汉字而报错。最让人头皮发麻的编码问题。

我先说下编码相关的知识。编码方式有很多种：UTF-8, GBK, ASCII 等。

ASCII 码是美国在上个世纪 60 年代制定的一套字符编码。主要是规范英语字符和二进制位之间的关系。英语词汇组成简单，由 26 个字母构成。使用一个字节就能表示一个字母符号。外加各种符号，使用 128 个字符就满足编码要求。

不同国家有不同语言文字。同时，文字组成部分的数量相比英语字母要多很多。根据不完全统计，汉字的数量大约将近 10 万个，日常所使用的汉字有 3000 个。显然，ASCII 编码无法满足需求。所以汉字采用 GBK 编码，使用两个字节表示一个汉字。简体中文的编码方式是 GBK2312。

那 UTF-8 又是什么编码？这要先说 Unicode 了。Unicode 目的是为了统一各种编码。因为各国都各自的编码方式。如果使用一种编码编码，使用另一种编码解码。这会造成出现乱码的情况。但 Unicode 只是一个符号集，它只规定了符号的二进制代码，却没有规定这个二进制代码应该如何存储。UTF-8 就是在互联网上使用最广的一种 Unicode 的实现方式。

因此，如果我们要写数据到文件中，最好指定编码形式为 UTF-8。

Python 标准库中，有个名为 csv 的库，专门处理 csv 的读写操作。

Python csv模块封装了常用的功能，使用的简单例子如下:

# 读取csv文件
import csv
with open('some.csv', 'rb') as f: # 采用b的方式处理可以省去很多问题
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
# do something with row, such as row[0],row[1]

import csv
with open('some.csv', 'wb') as f: # 采用b的方式处理可以省去很多问题
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(someiterable)

具体使用实例如下：

import csv
import codecs
# codecs 是自然语言编码转换模块

fileName = 'PythonBook.csv'

# 指定编码为 utf-8, 避免写 csv 文件出现中文乱码
with codecs.open(fileName, 'w', 'utf-8') as csvfile:
 # 指定 csv 文件的头部显示项
 filednames = ['书名', '作者']
 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=filednames)

 books = []
 book = {
 'title': '笑傲江湖',
 'author': '金庸',
 }
 books.append(book)

 writer.writeheader()
 for book in books:
 try:
 writer.writerow({'书名':book['title'], '作者':book['author']})
 except UnicodeEncodeError:
 print("编码错误, 该数据无法写到文件中, 直接忽略该数据")

这种方式是逐行往 CSV 文件中写数据， 所以效率会比较低。如果想批量将数据写到 CSV 文件中，需要用到 pandas 库。

pandas 是第三方库，所以使用之前需要安装。通过 pip 方式安装是最简单、最方便的。
pip install pandas

使用 pandas 批量写数据的用法如下：

import pandas as pd

fileName = 'PythonBook.csv'
number = 1

books = []
book = {
 'title': '笑傲江湖',
 'author': '金庸',
}
# 如果 book 条数足够多的话，pandas 会每次往文件中写 50 条数据。
books.append(book)

data = pd.DataFrame(books)
# 写入csv文件,'a+'是追加模式
try:
 if number == 1:
 csv_headers = ['书名', '作者']
 data.to_csv(fileName, header=csv_headers, index=False, mode='a+', encoding='utf-8')
 else:
 data.to_csv('fileName, header=False, index=False, mode='a+', encoding='utf-8')
 number = number + 1
except UnicodeEncodeError:
 print("编码错误, 该数据无法写到文件中, 直接忽略该数据")

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • Python把csv数据写入list和字典类型的变量脚本方法

    如下所示: #coding=utf8 import csv import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S', filename='readDate.log', filemode='w') ''' 该模块的主要功能,是

  • python读取与写入csv格式文件的示例代码

    在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为 dict 类型和 DataFrame 是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldna

  • python对csv文件追加写入列的方法

    python对csv文件追加写入列,具体内容如下所示: 原始数据 [外链图片转存失败(img-zQSQWAyQ-1563597916666)(C:\Users\innduce\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1557663419920.png)] import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r'平均值.csv') print(data.columns)#获取列索引值 dat

  • python使用writerows写csv文件产生多余空行的处理方法

    初次接触python,学艺不精,第一次实战写一个文本处理的小程序时便遇到了头疼的问题. 先看代码: 生成的.CSV文件每两行之间都会多出一行空格(如下图),具体原因可参看点击打开链接 with open('E:\\test.csv','wt')as fout: cout=csv.DictWriter(fout,list_attrs_head )#list_attrs_head头属性列表 cout.writeheader() cout.writerows(list_words) 上面链接中的这位大

  • Python读csv文件去掉一列后再写入新的文件实例

    用了两种方式解决该问题,都是网上现有的解决方案. 场景说明: 有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id.目标是得到新文件只有mobile_id,plan_id. 解决方案 方案一:用python的打开文件写文件的方式直接撸一遍数据,for循环内处理数据并写入到新文件. 代码如下: def readwrite1( input_file,output_file): f = open(input_file, 'r') out = open(outpu

  • Python实现读取及写入csv文件的方法示例

    Python实现读取及写入csv文件的方法示例

    本文实例讲述了Python实现读取及写入csv文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 新建csvData.csv文件,数据如下: 具体代码如下: # coding:utf-8 import csv # 读取csv文件方式1 csvFile = open("csvData.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile) # 返回的是迭代类型 data = [] for item in reader: print(item) dat

  • python中csv文件的若干读写方法小结

    如下所示: //用普通文本文件方式打开和操作 with open("'file.csv'") as cf: lines=cf.readlines() ...... //用普通文本方式打开,用csv模块操作 import csv with open("file.csv") as cf: lines=csv.reader(cf) for line in lines: print(line) ...... import csv headers=['id','usernam

  • Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

    Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

    本文实例讲述了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 通过csv模块可以轻松读取格式为csv的文件,而且csv模块是python内置的,不需要下载就可以直接用. 一.准备csv文件 文件名是 e:\t.csv,文件内容: org_id,org_name,state,emp_id 1,销售1,'1',123 2,销售2,'0',321 3,销售3,'1',231 1,,'1',1234 二.读取csv数据 代码非常简单: # -*- coding

  • 利用Python如何将数据写到CSV文件中

    前言 我们从网上爬取数据,最后一步会考虑如何存储数据.如果数据量不大,往往不会选择存储到数据库,而是选择存储到文件中,例如文本文件.CSV 文件.xls 文件等.因为文件具备携带方便.查阅直观. Python 作为胶水语言,搞定这些当然不在话下.但在写数据过程中,经常因数据源中带有中文汉字而报错.最让人头皮发麻的编码问题. 我先说下编码相关的知识.编码方式有很多种:UTF-8, GBK, ASCII 等. ASCII 码是美国在上个世纪 60 年代制定的一套字符编码.主要是规范英语字符和二进制位

  • Python从csv文件中读取数据及提取数据的方法

    Python从csv文件中读取数据及提取数据的方法

    目录 1.从csv文件中读取数据 2.数据切割 数据保存在csv文件中 1.从csv文件中读取数据 参数header=None的有无 (1)没有header=None--直接将csv表中的第一行当作表头 # 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("data1.csv") print(data) 打印结果为: (2)有header=None--自动添加第一行当作表头 # 读取数据 import pandas as pd data = pd

  • 利用python将json数据转换为csv格式的方法

    假设.json文件中存储的数据为: {"type": "Point", "link": "http://www.dianping.com/newhotel/22416995", "coordinates": [116.37256372996957, 40.39798447055443], "category": "经济型", "name": &qu

  • 如何利用python创建、读取和修改CSV数据文件

    目录 1 写入CSV文件 2 读取CSV文件 3 修改CSV文件 总结 简单展示如何利用python中的pandas库创建.读取.修改CSV数据文件 1 写入CSV文件 import numpy as np import pandas as pd # -----create an initial numpy array----- # data = np.zeros((8,4)) # print(data.dtype) # print(type(data)) # print(data.shape)

  • 利用python对月饼数据进行可视化(看看哪家最划算)

    利用python对月饼数据进行可视化(看看哪家最划算)

    目录 前言 数据 代码 效果 尾语 前言 中秋节,又称拜月节.月光诞.月夕等,节期在每年的农历八月十五日(九月十). 中秋节自古以来就有祭月.赏月.吃月饼.玩花灯.赏桂花.饮桂花酒等民俗,流传经久不息. 马上有临近中秋,这不得好好准备~于是准备对月饼数据进行可视乎 数据 代码 # 导包 import pandas as pd import numpy as np import re # author:Dragon少年 # 导入爬取得到的数据 df = pd.read_csv("月饼.csv&qu

  • Python使用cx_Oracle模块将oracle中数据导出到csv文件的方法

    本文实例讲述了Python使用cx_Oracle模块将oracle中数据导出到csv文件的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: # Export Oracle database tables to CSV files # FB36 - 201007117 import sys import csv import cx_Oracle connection = raw_input("Enter Oracle DB connection (uid/pwd@database) : "

  • 利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    利用Python代码实现数据可视化的5种方法详解

    前言 数据科学家并不逊色于艺术家.他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解.更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容.数据时,人类会有更强烈的知觉.认知和交流. 数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分.在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)以获取对数据的一些理解.创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂,特别是对于大型.高维数据集.在项目结束时,以清晰.简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常

  • 利用Python统计Jira数据并可视化

    目录 1. 准备 2. 实战一下 3. 总结 大家好,我是安果! 目前公司使用 Jira 作为项目管理工具,在每一次迭代完成后的复盘会上,我们都需要针对本次迭代的 Bug 进行数据统计,以帮助管理层能更直观的了解研发的代码质量 本篇文章将介绍如何利用统计 Jira 数据,并进行可视化 1. 准备 首先,安装 Python 依赖库 # 安装依赖库 pip3 install jira pip3 install html-table pip3 install pyecharts pip3 instal

  • 利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法

    环境:numpy,pandas,python3 在机器学习和深度学习的过程中,对于处理预测,回归问题,有时候变量是时间,需要进行合适的转换处理后才能进行学习分析,关于时间的变量如下所示,利用pandas和numpy对csv文件中时间进行处理. date (UTC) Price 01/01/2015 0:00 48.1 01/01/2015 1:00 47.33 01/01/2015 2:00 42.27 #coding:utf-8 import datetime import pandas as

  • 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