Python处理csv文件实例详解

百变鹏仔 2个月前 (02-07) #Python

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Python处理csv文件

csv(comma-separated values)即逗号分隔值，可以用excel打开查看。由于是纯文本，任何编辑器也都可打开。与excel文件不同，csv文件中：

值没有类型，所有值都是字符串
不能指定字体颜色等样式
不能指定单元格的宽高，不能合并单元格
没有多个工作表
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不能嵌入图像图表

在CSV文件中，以,作为分隔符，分隔两个单元格。像这样a,,c表示单元格a和单元格c之间有个空白的单元格。依此类推。

不是每个逗号都表示单元格之间的分界。所以即使CSV是纯文本文件，也坚持使用专门的模块进行处理。Python内置了csv模块。先看看一个简单的例子。

从CSV文件中读取数据

import csvfilename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:    reader = csv.reader(f)print(list(reader))

data不能直接打印，list(data)最外层是list，里层的每一行数据都在一个list中，有点像这样

[['name', 'age'], ['Bob', '14'], ['Tom', '23'], ...]

于是我们可以这样访问到Bob的年龄reader[1][1], 在for循环中遍历如下

import csvfilename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:    reader = csv.reader(f)for row in reader:# 行号从1开始print(reader.line_num, row)

要注意的是，reader只能被遍历一次。由于reader是可迭代对象，可以使用next方法一次获取一行。

import csvfilename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:    reader = csv.reader(f)# 读取一行，下面的reader中已经没有该行了head_row = next(reader)for row in reader:# 行号从2开始print(reader.line_num, row)

写数据到csv文件中

有reader可以读取，当然也有writer可以写入。一次写入一行，一次写入多行都可以。

import csv# 使用数字和字符串的数字都可以datas = [['name', 'age'],         ['Bob', 14],         ['Tom', 23],        ['Jerry', '18']]with open('example.csv', 'w', newline='') as f:    writer = csv.writer(f)for row in datas:        writer.writerow(row)        # 还可以写入多行writer.writerows(datas)

如果不指定newline='',则每写入一行将有一空行被写入。上面的代码生成如下内容。

name,ageBob,14Tom,23Jerry,18name,ageBob,14Tom,23Jerry,18

DictReader和DictWriter对象

使用DictReader可以像操作字典那样操作数据，把表的第一行（一般是标头）作为key。使用key可访问行中那个key对应的数据。

import csvfilename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:    reader = csv.DictReader(f)for row in reader:# Max TemperatureF是表第一行的某个数据，作为keymax_temp = row['Max TemperatureF']print(max_temp)

使用DictWriter类，可以写入字典形式的数据，同样键也是标头（表格第一行）。

import csvheaders = ['name', 'age']datas = [{'name':'Bob', 'age':23},        {'name':'Jerry', 'age':44},        {'name':'Tom', 'age':15}        ]with open('example.csv', 'w', newline='') as f:# 标头在这里传入，作为第一行数据writer = csv.DictWriter(f, headers)    writer.writeheader()for row in datas:        writer.writerow(row)        # 还可以写入多行writer.writerows(datas)

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