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逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符。通常,所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启,再则先另存新档后用EXCEL开启,也是方法之一。CSV文件格式的通用标准并不存在,但是在RFC 4180中有基础性的描述。使用的字符编码同样没有被指定,但是bitASCII是最基本的通用编码。 展开全文
逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符。通常,所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启,再则先另存新档后用EXCEL开启,也是方法之一。CSV文件格式的通用标准并不存在,但是在RFC 4180中有基础性的描述。使用的字符编码同样没有被指定,但是bitASCII是最基本的通用编码。
信息
应    用
在程序之间转移表格数据
外文名
Comma-Separated Values
中文名
逗号分隔值
CSV用法
CSV是一种通用的、相对简单的文件格式,被用户、商业和科学广泛应用。最广泛的应用是在程序之间转移表格数据,而这些程序本身是在不兼容的格式上进行操作的(往往是私有的和/或无规范的格式)。因为大量程序都支持某种CSV变体,至少是作为一种可选择的输入/输出格式。 [1]  例如,一个用户可能需要交换信息,从一个以私有格式存储数据的数据库程序,到一个数据格式完全不同的电子表格。最可能的情况是,该数据库程序可以导出数据为“CSV”,然后被导出的CSV文件可以被电子表格程序导入。“CSV”并不是一种单一的、定义明确的格式(尽管RFC 4180有一个被通常使用的定义)。因此在实践中,术语“CSV”泛指具有以下特征的任何文件:在这些常规的约束条件下,存在着许多CSV变体,故CSV文件并不完全互通。然而,这些变异非常小,并且有许多应用程序允许用户预览文件(这是可行的,因为它是纯文本),然后指定分隔符、转义规则等。如果一个特定CSV文件的变异过大,超出了特定接收程序的支持范围,那么可行的做法往往是人工检查并编辑文件,或通过简单的程序来修复问题。因此在实践中,CSV文件还是非常方便的。
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  • csv

    千次阅读 2013-10-24 16:42:22
    csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams) 返回一个reader 对象,将按照行遍历csvfile。csvfile 可以是任何支持iterator 并且__next()__返回一个字符串的对象。文件对象和列表都可以。如果csvfile是...

    csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)


    返回一个reader 对象,将按照行遍历csvfile。csvfile 可以是任何支持iterator 并且__next()__返回一个字符串的对象。文件对象和列表都可以。如果csvfile是个文件对象,用open函数式,应指定关键之 newline=''  。eg:file=open('csvfile.csv',newline='')   可选参数dialect定义了一系列用来操作csv的参数。fmtparams的参数可以覆盖dialect中的参数。


    import csv 

    with open('csvfile.csv',newline='') as csvfile:

    spamreader=csv.reader(csvfile,delimiter=' ',quotechar='|')

    for row in spamreader:

    print(',',join(row))

    Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
    Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam
    

    delimiter:一行中的分隔符

    quotechar:每个字段用的类型符号(在每个字段的两边,具体每个字段是否添加,由quoting指定)

    The csv module defines the following constants:

    csv.QUOTE_ALL

    所有字段加quotechar

    csv.QUOTE_MINIMAL

    仅包含特殊字符的字段加quotechar

    csv.QUOTE_NONNUMERIC

    仅非数字字段加quotechar

    csv.QUOTE_NONE

    所有字段都不加。如果有些字段包含分隔符delimiter,将产生错误



    csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)同上


    csv.register_dialect(name[, dialect], **fmtparams)将一个dialect和一个name的字符串关联
    csv.unregister_dialect(name)
    csv.get_dialect(name)
    csv.list_dialects()
    csv.field_size_limit([new_limit])

    Returns the current maximum field size allowed by the parser. If new_limit is given, this becomes the new limit.



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  • 用python读写和处理csv文件

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 22:13:43
    用python读写和处理csv文件 读取 这里我们使用pandas包来读取csv文件,pandans处理csv文件十分方便我认为是目前最方便的读取方式 首先安装pandans pip install pandans 安装好了之后我们读取一个csv文件 ...

    用python读写和处理csv文件


    读取

    1、安装pandas

    这里我们使用pandas包来读取csv文件,pandas处理csv文件十分方便,是我认为是目前最方便的读取方式。

    首先安装pandas

    pip install pandas
    

    2、读取实例

    安装好了之后我们读取一个csv文件

    import pandas as pd                         #导入pandas包
    data = pd.read_csv("train.csv")           	#读取csv文件
    #print(data)                                #打印所有文件
    
    print (data.head(5))                        #打印前5行
    
    print(data.columns) 						#返回全部列名
    print(data.shape)							#f返回csv文件形状
    print(data.loc[1:2])						#打印第1到2行
    data.loc[2:4, ['PassengerId', 'Sex']]       #打印行中特定列
    

    更多有关pandans读取csv文件的内容请参考
    https://blog.csdn.net/liufang0001/article/details/77856255


    写入

    import csv
    csvFile = open("csvData.csv", "w")            #创建csv文件
    writer = csv.writer(csvFile)                  #创建写的对象
    #先写入columns_name                             
    writer.writerow(["index","a_name","b_name"])     #写入列的名称
    #写入多行用writerows                                #写入多行
    writer.writerows([[1,a,b],[2,c,d],[3,d,e]])
    csvFile.close()
    

    生成的csv文件如下图
    在这里插入图片描述

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  • FileNotFoundError [Errno 2] File b'xxx.csv' does not exist b'xxx.csv' 文章目录一、 问题描述二、 问题分析三、 解决方法3.1 方法一3.2 方法二 一、 问题描述 运行代码的时候,弹出以下错误提示 self._reader ...

    学习时,用python编写代码,学习数据可视化的时候,遇到了一些问题。

    调用Pandas包的函数读取csv文件报错,错误信息如下

    FileNotFoundError [Errno 2] File b'xxx.csv' does not exist b'xxx.csv'
    

    一、 问题描述

    运行代码的时候,弹出以下错误提示

        self._reader = parsers.TextReader(src, kwds)
      File pandas_libsparsers.pyx, line 387, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__
      File pandas_libsparsers.pyx, line 705, in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source
    FileNotFoundError [Errno 2] File b'xxx.csv' does not exist b'xxx.csv'
    

    在这里插入图片描述

    二、 问题分析

    刚开始,csv 文件是放在这个目录下的 data 文件夹内,而 .py 文件则是直接创建在这个目录下,如下图所示,.py 文件是与 data 文件夹是同级的。

    运行一下代码,报错了,根据错误提示,应该是文件的路径出现了问题

    在这里插入图片描述

    接着,将 csv 文件从 data 文件夹中剪切出来,与 .py 文件放在同一个目录下,再运行试试

    运行成功,是路径的问题了。

    在这里插入图片描述

    三、 解决方法

    3.1 方法一

    方法一: 检查自己的代码,给需要读取的数据加上 绝对路径

    打开本地目录,找到代码所需要读取的 csv 文件,复制这个路径
    在这里插入图片描述
    这一步需要 注意 ,复制过去后,斜杆是 \ 右斜的,要把它改为 / 左斜,然后用引号把整个路径引住,看下自己代码要不要加上一个 / 左斜杆 (还有就是,是以 + 相连的,不是逗号-。-)

    路径修改如下图所示,修改完测试,问题解决。
    在这里插入图片描述

    3.2 方法二

    方法二: 如果 csv 文件所在的目录(csv文件的上一级目录,即存放csv文件的文件夹),与 .py 文件 是在同一个目录下的话,则可以用这个方法操作(如下图所示,因为data和.py文件处于同一个目录下)。

    如下图,csv 文件放在 data 文件中,在读取 csv文件的时候,就可以如下图输入,

    在这里插入图片描述
    这个./指的是在 data 这个文件的上一层目录中(这个上一层目录,也是 .py 文件的上一层目录),查找一个名字为 data 的文件,进行读取。
    在这里插入图片描述
    如果是 ../的话,表示的是上两层。

    另外,在路径的位置,可以如下图所示,在输入的时候,引号内直接不加 ./ 也不报错,不过前提还是 方法二 的前提,就是 .py 文件 是和存放 csv 的文件,是在同一个目录下,并且是同级的。

    在这里插入图片描述

    好了,继续学习。

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  • Excel和CSV格式文件的不同之处

    万次阅读 多人点赞 2017-12-03 22:34:21
    Excel和CSV格式文件的不同之处 来源:https://www.guru99.com/excel-vs-csv.html Excel CSV 这是一个二进制文件,它保存有关工作簿中所有工作表的信息 CSV代表CommaSeparatedValues。这是一个纯...

    Excel和CSV格式文件的不同之处
    来源:https://www.guru99.com/excel-vs-csv.html

     

     

     

    Excel

    CSV

    • 这是一个二进制文件,它保存有关工作簿中所有工作表的信息
    • CSV代表Comma Separated Values 。这是一个纯文本格式,用逗号分隔一系列值
    • Excel不仅可以存储数据,还可以对数据进行操作
    • CSV文件只是一个文本文件,它存储数据,但不包含格式,公式,宏等。它也被称为平面文件
    • Excel是一个电子表格,将文件保存为自己的专有格式,即xls或xlsx
    • CSV是将表格信息保存为扩展名为.csv的分隔文本文件的格式
    • 保存在excel中的文件不能被文本编辑器打开或编辑
    • CSV文件可以通过文本编辑器(如记事本)打开或编辑
    • 在数据仓库中,对于详细的标准化模式规范来说,Excel是最好的
    • 在数据仓库中,CSV遵循相当平坦,简单的模式
    • 任何用于解析Excel数据的编程语言库通常都会更大,更慢,更复杂
    • 任何编程语言来解析CSV数据是微不足道的,生成它是非常容易的
    • 由于数值和文本之间没有明确的区别或区分,Excel可以使用自动格式化功能搞乱您的邮政编码和信用卡号码
    • CSV是安全的,可以清楚地区分数值和文本。CSV不处理数据并按原样存储。
    • 在Excel中,必须为每一行中的每一列都有一个开始标记和结束标记
    • 在CSV中,只能编写一次列标题
    • Excel导入数据时消耗更多的内存
    • 导入CSV文件可以更快,而且消耗更少的内存
    • 在Excel中读取大文件的用户在END中更容易。此外,您还可以使用其他功能,例如选择要导入的单个单元格,自动转换日期和时间,读取公式及其结果,过滤器,排序等。
    • 以CSV格式读取大文件不会像最终用户的Excel文件那样简单
    • 除了文本,数据也可以以图表和图表的形式存储
    • 每条记录都存储为一行文本文件,每一条新行都表示一个新的数据库行。CSV不能存储图表或图形
    • Excel文件只能用Microsoft Excel文档打开
    • CSV可以用Windows中的任何文本编辑器打开,如记事本,MS Excel,Microsoft Works 9等
    • Excel可以连接到外部数据源来获取数据。您可以使用Excel中的自定义加载项来增加其功能。Excel允许使用详细的跟踪和评论功能查看数据。
    • 所有这些功能在CSV中都是不可能的
    • 作为开发人员,由于Excel是专有的,因此很难以编程方式操纵Excel文件。.NET以外的其他语言尤其如此
    • 作为开发人员,以编程方式操作CSV很容易,因为毕竟它们是简单的文本文件。

     

     

     

     

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  • Python 将数据写入CSV文件

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