Python数据读写之Python读写CSV文件

目录
  • 1. 读取CSV文件 csv.reader()
  • 2. 写入CSV文件

1. 读取CSV文件 csv.reader()

该方法的作用相当于就是通过 ',' 分割csv格式的数据，并将分割好的每行数据存入列表中，并且还去除了每行最后分割产生的数据尾部的空格、换行符、制表符等等。

import csv
with open('data.csv',mode='r',encoding='utf-8-sig',newline='') as File:
    # 使用csv.reader()将文件中的每行数据读入到一个列表中
    reader = csv.reader(File, delimiter=',', quotechar=',', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    # 遍历列表将数据按行输出
    for row in reader:
        print(row)

直接通过 索引 来访问每行数据的列元素

for row in reader:
    print(row[0])

csv.DictReader()

该方法将文件中的每行数据保存在 OrderedDict 中，此数据类型类似于嵌套着元组的列表，每个元组中的第一个元素为键，第二个元素为值，其中元组中的键来自于CSV数据中的表头信息。

import csv
results = []
with open('data.csv',mode='r',encoding='utf-8-sig',newline='') as File:
    reader = csv.DictReader(File)
    for row in reader:
        print(row)

通过键值来读取部分信息

 for row in reader:
        print(row['MakeSpan'],row['WaitTime'])

关于DictReader()的更多内容尚未学习整理，如有需要可参考其他文章：CSV.DictReader()方法

2. 写入CSV文件

首先需要导入读写csv需要用的包：

import csv

使用open()函数打开一个文件，open()函数常用的参数：

  • file：文件路径、文件名
  • mode：打开模式，r(只读)，w(只写)，a(追加模式)
  • newline：每行之间是否存在空行，默认存在空行，' '：没有空行。
myFile = open('example2.csv', 'w', newline='')

csv.writer模块，用于将数据写入CSV：

  • csvfile：这 能够 是带有write()方法的任何对象。
  • dialect=‘excel’：一个可选参数，用于定义特定于特定CSV的一组参数。
  • fmtparam：可选参数，可用于覆盖现有的格式设置参数。
writer = csv.writer(myFile)

使用writerow()和writerows()将数据写入到CSV文件中：

  • writerow()：将数据存到csv文件中的一行里，每个元素占用一个单元格
  • writerows()：将数据中的每一个列表存到CSV文件中的一行里，列表中每个元素占用一个单元格
myData1 = [["这", "是", "writerow", "的", "效", "果"],
           ["这", "是", "writerow", "的", "效", "果"],
           ["这", "是", "writerow", "的", "效", "果"]]

myData2 = [["这", "是", "writerows", "的", "效", "果"],
           ["这", "是", "writerows", "的", "效", "果"],
           ["这", "是", "writerows", "的", "效", "果"]]
myFile = open('example2.csv', 'w', newline='')
with myFile:
    writer = csv.writer(myFile)
    writer.writerow(myData1)
    writer.writerows(myData2)

写入文件后的效果如下所示：

到此这篇关于Python数据读写之Python读写CSV文件的文章就介绍到这了,更多相关Python读写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！

赞 (0)

相关推荐

  • SQLite5-使用Python来读写数据库

    SQLite5-使用Python来读写数据库

    目录 1 Python读写SQLite基本流程 2 编程实现 2.1 基本流程 2.2 数据插入 2.2.1 插入单条数据 2.2.2 插入多条数据 2.2.3 保存数据 3 测试 3.1 运行python程序 3.2 命令行查看验证 4 附:完整程序 5 总结 SQLite支持多种编程语言的开发调用:C, C++ , PHP, Perl, Java, C# ,Python, Ruby等. 本篇先介绍Python语言来调用SQLite数据库,为什么先介绍Python呢?因为Python用起来十分

  • Python 读写 Matlab Mat 格式数据的操作

    1. 非 matlab v7.3 files 读写 import scipy.io as sio import numpy # matFile 读取 matFile = 'matlabdata.mat' datas = sio.loadmat(matFile) # 加载 matFile 内的数据 # 假设 mat 内保存的变量为 matlabdata matlabdata = datas['matlabdata'] # matFile 写入save_matFile = 'save_matlabd

  • python用pd.read_csv()方法来读取csv文件的实现

    csv文件是一种用,和换行符区分数据记录和字段的一种文件结构,可以用excel表格编辑,也可以用记事本编辑,是一种类excel的数据存储文件,也可以看成是一种数据库.pandas提供了pd.read_csv()方法可以读取其中的数据并且转换成DataFrame数据帧.python的强大之处就在于他可以把不同的数据库类型,比如txt/csv/.xls/.sql转换成统一的DataFrame格式然后进行统一的处理.真是做到了标准化.我们可以用以下代码来演示csv文件的读取操作. import pan

  • python读写excel数据--pandas详解

    python读写excel数据--pandas详解

    目录 一.读写excel数据 1.1 读: 1.2写: 二.举例 2.1 要求 2.2 实现 总结 一.读写excel数据 利用pandas可以很方便的读写excel数据 1.1 读: data_in = pd.read_excel('M2FENZISHI.xlsx') 1.2写: 首先要创建数据框 # example df = pd.DataFrame({'A':[0,1,2]}) writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx') #name of excel file

  • python里读写excel等数据文件的6种常用方式(小结)

    下面整理下python有哪些方式可以读取数据文件. 1. python内置方法(read.readline.readlines) read() : 一次性读取整个文件内容.推荐使用read(size)方法,size越大运行时间越长 readline() :每次读取一行内容.内存不够时使用,一般不太用 readlines() :一次性读取整个文件内容,并按行返回到list,方便我们遍历 2. 内置模块(csv) python内置了csv模块用于读写csv文件,csv是一种逗号分隔符文件,是数据科学

  • python 读写csv文件方式(创建,追加,覆盖)

    python 读写csv文件方式(创建,追加,覆盖)

    目录 python 读写csv文件 创建 追加 读 附加 批量生成csv文件 下面来一个简单的范例 python 读写csv文件 创建 利用csv包中的writer函数,如果文件不存在,会自动创建,需要注意的是,文件后缀一定要是.csv,这样才会创建csv文件 这里创建好文件,将csv文件的头信息写进了文件. import csv def create_csv():     path = "aa.csv"     with open(path,'wb') as f:         c

  • Python如何读取csv文件时添加表头/列名

    目录 读取csv文件时添加表头/列名 解决方法 更改csv文件表头 读取csv文件时添加表头/列名 有时,我们读取的csv文件数据时发现没有表头/列名,是因为Python读取csv文件数据本来就没有表头,用pandas.read读取时,则第一行自动会被识别为columns,从而给后面的分析造成不便,这时候需要我们在读取文件数据的同时添加列名. 解决方法 1.在读取文件数据之后再定义列名 df = pd.read_csv('评论.csv',header=None) df.columns = ["昵

  • python读写数据读写csv文件(pandas用法)

    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读取CSV文件并进行数据可视化绘图

    Python读取CSV文件并进行数据可视化绘图

    介绍:文件 sitka_weather_07-2018_simple.csv是阿拉斯加州锡特卡2018年1月1日的天气数据,其中包含当天的最高温度和最低温度.数据文件存储与data文件夹下,接下来用Python读取该文件数据,再基于数据进行可视化绘图.(详细细节请看代码注释) sitka_highs.py import csv # 导入csv模块 from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt filename = 'd

  • 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将一个CSV文件里的数据追加到另一个CSV文件的方法

    在做数据处理工作时,有时需要将数据合并在一起,本文主要使用Python将两个CSV文件内数据合并在一起,合并方式有很多,本文只追加方式. 首先给定两个CSV文件的内容 1.CSV 2.CSV 将2.CSV文件里的数据追加到1.CSV后面 直接敲写Python代码 with open('1.csv','ab') as f: f.write(open('2.csv','rb').read())#将2.csv内容追加到1.csv的后面 查看1.CSV内的数据变化情况 非常简单快捷的一次Python操作

  • 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

  • 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利用 utf-8-sig 编码格式解决写入 csv 文件乱码问题

    先举个例子,分别以不指定编码.指定编码为 utf-8.指定编码为 utf-8-sig 三种方式来做比较,再将写入 csv 文件和 txt 文件来做个对比 一.不指定编码方式,直接存入 csv 文件 import csv with open('test.csv', 'w') as fp: writer = csv.writer(fp) writer.writerow(['汉语', '俄语', '韩语', '日语', '英语']) writer.writerow(['爱你', 'люблю тебя

  • 在Python的Django框架中生成CSV文件的方法

    CSV 是一种简单的数据格式,通常为电子表格软件所使用. 它主要是由一系列的表格行组成,每行中单元格之间使用逗号(CSV 是 逗号分隔数值(comma-separated values) 的缩写)隔开.例如,下面是CSV格式的"不守规矩"的飞机乘客表. Year,Unruly Airline Passengers 1995,146 1996,184 1997,235 1998,200 1999,226 2000,251 2001,299 2002,273 2003,281 2004,3

  • python pandas 解析(读取、写入)CSV 文件的操作方法

    目录 1. 使用 pandas 读取 CSV 文件 2. 使用 pandas 写入 CSV 文件 1. 使用 pandas 读取 CSV 文件 原始数据包含了公司员工的数据: Name Hire Date Salary Sick Days remaining Graham Chapman 03/15/14 50000.00 10 John Cleese 06/01/15 65000.00 8 Eric Idle 05/12/14 45000.00 10 Terry Jones 11/01/13

  • python 如何把classification_report输出到csv文件

    python 如何把classification_report输出到csv文件

    今天想把classification_report的统计结果输出到文件中,我这里分享一下一个简洁的方式: 我的pandas版本: pandas 1.0.3 代码: from sklearn.metrics import classification_report report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True) df = pd.DataFrame(report).transpose() df.to_csv("resu

  • Python如何读写CSV文件

    CSV文件是一种纯文本文件,它使用特定的结构来排列表格数据. CSV文件内容看起来应该是下面这样的: column 1 name,column 2 name, column 3 name first row data 1,first row data 2,first row data 3 second row data 1,second row data 2,second row data 3 ... 每段数据是如何用逗号分隔的.通常,第一行标识每个数据块--换句话说,数据列的名称.之后的每一行

随机推荐