本篇我们介绍如何使用 Python 内置的 csv 模块将数据写入 CSV 文件。

写入 CSV 文件

在 Python 代码中写入 CSV 文件的步骤如下：

• 首先，使用内置的 open() 函数以写入模式打开文件。
• 其次，调用 writer() 函数创建一个 CSV writer 对象。
• 然后，利用 CSV writer 对象的 writerow() 或者 writerows() 方法将数据写入文件。
• 最后，关闭文件。

以下代码实现了上面的步骤：

import csv

# open the file in the write mode
f = open('path/to/csv_file', 'w')

# create the csv writer
writer = csv.writer(f)

# write a row to the csv file
writer.writerow(row)

# close the file
f.close()

使用 with 语句可以避免调用 close() 方法关闭文件，从而使得代码更加精简：

import csv

# open the file in the write mode
with open('path/to/csv_file', 'w') as f:
    # create the csv writer
    writer = csv.writer(f)

    # write a row to the csv file
    writer.writerow(row)

如果数据中包含非 ASCII 编码字符，需要在 open() 函数中指定字符编码。以下示例演示了如何将 UTF-8 字符写入 CSV 文件：

import csv

# open the file in the write mode
with open('path/to/csv_file', 'w', encoding='UTF8') as f:
    # create the csv writer
    writer = csv.writer(f)

    # write a row to the csv file
    writer.writerow(row)

示例

以下示例演示了如何将数据写入 CSV 文件：

import csv  

header = ['id', 'stu_id', 'course_name', 'course_score']
data = [1, 1, 'English', 100]

with open('score.csv', 'w', encoding='UTF8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    # write the header
    writer.writerow(header)
    # write the data
    writer.writerow(data)

如果打开 score.csv 文件，我们会发现一个问题，就是两行数据之间存在一个额外的空白行：

为了删除多余的空白行，我们可以为 open() 函数指定关键字参数 newline=’’：

import csv  

header = ['id', 'stu_id', 'course_name', 'course_score']
data = [1, 1, 'English', 100]

with open('score.csv', 'w', encoding='UTF8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    # write the header
    writer.writerow(header)
    # write the data
    writer.writerow(data)

再次打开 score.csv 文件，显示的内容如下：

写入多行数据

如果想要一次写入多行数据，我们可以使用 writerows() 方法。例如：

import csv  

header = ['id', 'stu_id', 'course_name', 'course_score']
data = [
    [1, 1, 'English', 100],
    [2, 1, 'Math', 95],
    [3, 2, 'English', 96]
]

with open('score.csv', 'w', encoding='UTF8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    # write the header
    writer.writerow(header)
    # write the data
    writer.writerows(data)

新文件的内容如下：

DictWriter 类

如果写入的数据行由字典组成，我们可以使用 csv 模块 的DictWriter 类将数据写入文件。例如：

import csv

# csv header
fieldnames = ['id', 'stu_id', 'course_name', 'course_score']

# csv data
rows = [
    {'id': 1,
    'stu_id': 1,
    'course_name': 'English',
    'course_score': 100},
    {'id': 2,
    'stu_id': 1,
    'course_name': 'Math',
    'course_score': 95},
    {'id': 3,
    'stu_id': 2,
    'course_name': 'English',
    'course_score': 96}
]

with open('score.csv', 'w', encoding='UTF8', newline='') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(rows)

以上代码的执行过程如下：

• 首先，定义两个存储字段名和数据行的变量。
• 其次，调用 open() 函数以写入模式打开 CSV 文件。
• 然后，创建一个新的 DictWriter 类实例。
• 接着，调用 writeheader() 方法写入标题行。
• 最后，使用 writerows() 方法写入数据行。

总结

• csv.writer() 函数和 DictWriter 类都可以将数据写入 CSV 文件。

本系列文章目录

[一] 基础篇

[二] 进阶篇——写入CSV

[三] 进阶篇——读取CSV

什么是 包裹（使用双引号）？

包裹的概念是面向字段的，包裹起来的字段将会被视为一个整体。尤其当字段中包含一些特殊符号（如逗号、换行符、双引号）时，如果不将这些字段包裹起来，则很有可能导致 CSV 文件解析发生错误。那么我们该如何包裹一个字段呢，通常将一个字段放置在双引号("")之间，例如"ID"，ID就是一个被包裹的字段。任何字段都可以使用双引号("")将其包裹起来，并不存在任何限制。

字段中特殊符号的处理

根据上面的介绍，如果一个字段中包含特殊符号，那么在写入时必须使用双引号来包裹这个字段。有一点需要注意，C语言中字符串中的双引号需要通过使用转义符号来表示(\")

下面分别用逗号、换行符、双引号来做示例

• 逗号：fprintf(fp, "3,\"z,xc\",3.3\n");

• 换行符：fprintf(fp, "4,\"qw\nas\",4.4\n");

• 双引号：fprintf(fp, "5,\"\"aszx\"\",5.5\n");，第一个用作包裹字段，第二个双引号才是实际的双引号。

完整的程序如下：

// 2-1.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    FILE *fp = fopen("tmp.csv", "w+");
    if (fp == NULL) {
        fprintf(stderr, "fopen() failed.\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    fprintf(fp, "ID,Name,Points\n");
    fprintf(fp, "1,qwe,1.1\n");

    int id = 2;
    char *name = "asd";
    float point = 2.2;
    fprintf(fp, "%d,%s,%f\n", id, name, point);

    // special symbols
    fprintf(fp, "3,\"z,xc\",3.3\n");
    fprintf(fp, "4,\"qw\nas\",4.4\n");
    fprintf(fp, "5,\"\"aszx\"\",5.5\n");

    fclose(fp);
    return 0;
}

运行程序，查看 CSV 文件内容，结果为：

字段开头和结尾处的空格和制表符

CSV 文件中的字段中的开头和结尾上，可能会存在空格或制表符，但是该如何处理呢？按照 RFC 4180 标准的规定，“空格被看作字段的一部分，不应当被忽略”。但是RFC 4180 并不是强制标准，因此某些实现中，空格和制表符会被截断掉。因此 fprintf(fp, " 6,abc,6.6 \n"); 写入的字段可能是 6,abc,6.6（按照 RFC 4180 标准） 或者是 6,abc,6.6（空格被截掉）

然而，在 RFC 4180 标准中，并未说明空格字符若出现在被包裹的值之外如何处理，例如在 fprintf(fp, " \"7\",def,\"7.7\" \n"); 语句中，如字段\"7\"，虽然7被包裹，但包裹之外的又有空格，因此目前标准中对这样的空格该如何处理还没有规定，可以保留也可以截掉。\"7.7\" 字段也面临着同样的问题。

想要将这种空格视为字段中有意义的数据，最省事的方法是将这些空格也包裹起来，例如 fprintf(fp, "\" 8\",ghi,\"8.8 \"\n"); 语句中的 "\" 8\"、\"8.8 \"字段中，属于字段的空格已被包裹。

完整的程序如下：

// 2-2.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    FILE *fp = fopen("tmp.csv", "w+");
    if (fp == NULL) {
        fprintf(stderr, "fopen() failed.\n");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    fprintf(fp, "ID,Name,Points\n");
    fprintf(fp, "1,qwe,1.1\n");

    int id = 2;
    char *name = "asd";
    float point = 2.2;
    fprintf(fp, "%d,%s,%f\n", id, name, point);

    // special symbols
    fprintf(fp, "3,\"z,xc\",3.3\n");
    fprintf(fp, "4,\"qw\nas\",4.4\n");
    fprintf(fp, "5,\"\"aszx\"\",5.5\n");

    // leading or trailing spaces
    fprintf(fp, "  6,abc,6.6  \n");
    fprintf(fp, "  \"7\",def,\"7.7\"  \n");
    fprintf(fp, "\"  8\",ghi,\"8.8  \"\n");

    fclose(fp);
    return 0;
}

运行程序，查看 CSV 文件内容，结果为：

分隔符可能存在的问题

在某些国家（如德国、荷兰）中，小数点不是点而是逗号，因此如果依然用逗号作分隔符，那么将无法正确表示。那么该在保证小数点是逗号前提下，如何避免CSV文件解析错误，存在两种解决方法：

1. 将所有包含小数点的数字包裹起来
2. 使用分号而不是逗号作为分隔符

利用软件进行配置

无论是开头或结尾处的空格或制表符，还是分隔符的选择，在一些功能强大的软件中，这些其实都可以进行配置，下图分别展示了在 Microsoft Excel、LibreOffice Calc中如何解析CSV文件的配置界面。

如果想要了解偏基础的 C 语言读取写入 CSV 文件的内容，欢迎阅读：[一] 基础篇

如果想要了解进阶的 C 语言读取 CSV 文件的内容，欢迎阅读：[三] 进阶篇——读取CSV

I have a list of lists like [('a', 'b', 'c'), ('d', 'e', 'f'),....]. I want to write it to a CSV file like this-

a, b, c

d, e, f

How do I do that?

I've tried using csv.writerows but the output file had each character in different cells and all together in same row. In the sense, the cells in row one had ' a ' ' b ' etc.

Thanks.

解决方案

If you have Pandas, it's pretty easy and fast. I assume you have a list of tuples called "data".

import pandas as pd

data = [('a', 'b', 'c'), ('d', 'e', 'f')]

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv('test.csv', index=False, header=False)

done!

EDIT: "list of lists" -> "list of tuples"