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  • csv文件与txt文件类似,区别点就是在csv文件中,字段间使用“,”或“|”隔开,达到类似与表格效果。...#在操作csv文件时,需要导入csv库csvpython内置,无需下载import csv#读取csv文件内容#在操作csv文件...

    csv文件与txt文件类似,区别点就是在csv文件中,字段间使用“,”或“|”隔开,达到类似与表格的效果。csv文件可以使用记事本打开(打开可见分隔符“,”),也可使用excel打开(打开以表格形式显示,看不见分隔符)。注意:尽量不要使用wps打开,可能会打乱格式。

    #在操作csv文件时,需要导入csv库,csv是python内置库,无需下载

    import csv

    #读取csv文件内容

    #在操作csv文件时,文件要保持打开状态,mode="r"表示操作模式为只读

    cdata=open(r"./test.csv",mode="r",encoding="utf8")

    #以字符串形式进行读取,每次读取一行,返回结果包含分隔符

    # for i in cdata:

    # print(i)#结果为字符串,如:"1,3,5,7"

    #以列表形式进行读取,可使用循环遍历每一行读取

    # clist=csv.reader(cdata)#注意:文件打开后每次只能进行一次操作

    # for i in clist:

    # print(i)#结果为列表,列表内元素为字符串类型,如:["1", "3", "5", "7"]

    #可将数据直接添加到列表中,方便后期使用

    # result=[]#定义一个列表存储文件数据

    # result.extend(clist)#将数据添加到列表中

    # print(result)#[["1", "3", "5", "7"], ["2", "4", "6", "8"]]

    #以字典形式进行读取,可使用循环遍历每一行读取

    cdict=csv.DictReader(cdata)

    for i in cdict:

    print("%s,%s,%s,%s"%(i["l1"],i["l2"],i["l3"],i["l4"]))

    # cdata.close()#关闭文件

    #写入操作

    #对csv文件进行写入操作,mode="w"表示操作模式为只写,如文件不存在则自动创建文件覆盖写入

    with open(r"./test2.csv",mode="w",newline="",encoding="utf8") as cf:

    wf=csv.writer(cf)

    wf.writerow(["name", "age", "sex"])

    data = [["小丽", "10", "女"], ["小李", "12", "男"], ["小力", "9", "男"]]

    for i in data:

    wf.writerow(i)

    #末尾追加写入,文件必须已存在

    with open(r"./test2.csv",mode="a",newline="",encoding="utf8") as cfa:

    wf = csv.writer(cfa)

    data2 = [["小美", "10", "女"], ["小力", "12", "男"],]

    for i in data2:

    wf.writerow(i)

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  • python提供了大量的库,可以非常方便的进行各种操作,现在把python中实现读写csv文件的方法使用程序的方式呈现出来。 在编写python程序的时候需要csv模块或者pandas模块,其中csv模块使不需要重新下载安装的,pandas...
  • python读写csv的操作汇总

    万次阅读 2018-04-28 10:26:39
    记录我在项目中遇到,会持续更新,:)我没有特定用一个去完成我要读、写、遍历csv需求,因为常常由于编码玄学,发现...打开csv来读1.用csvcsv如下:代码如下csv文档标题行(首行)需要特殊处理,csv.Di...

    记录我在项目中遇到的,会持续更新,:)

    我没有特定用一个库去完成我要读、写、遍历csv的需求,因为常常由于编码的玄学,发现一种方法不适应时于是马上转而用另一种方式,然后就实现了。

    显然这样的弊端是我对于编码问题还是一知半解,这里立一个有空要搞清楚编码问题的flag!

    下面是应对一些情景时,我的成功的做法。

    打开csv来读

    1.用csv库

    csv如下:


    代码如下

    csv文档的标题行(首行)需要特殊处理,csv.DictReader可以很好的解决这个问题。DictReader将读取的行转换为python字典对象,而不是列表。标题行的各列名即为字典的键名。

                   with open("./static/Dataset/" + foldername + "/email.csv", encoding='utf-8', errors='ignore') as csvfile:
                    fieldnames = ("time", "proto", "sip", "sport", "dip", "dport", "from", "to", "subject")
                    reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames)
                    re_email = re.compile('\w+@[hightech.]{9}[com,net,cn]{1,3}')
                    for row in reader:
                        if (re_email.match(row["from"])): #遍历每一行时要读某一列的数据用row['列名']的形式


    2.用pandas库

    csv如下:

        

    代码如下:

    import pandas as pd
    
            df=pd.read_csv(targetfolder+filename+'.csv')
            latN=df['纬度'].drop_duplicates().__len__()
            lats=list(df['纬度'].drop_duplicates())
            lonN=df['经度'].drop_duplicates().__len__()
            lons=list(df['经度'].drop_duplicates())

    2.把数据写入csv(新的csv)

    1.用pandas库

    代码如下:大意是把要写入csv的数据先装在一个个的list里(前9行代码),然后,用DataFrame格式封装,再用to_csv函数写入。

        time_list = []
        proto_list = []
        sip_list = []
        sport_list = []
        dip_list = []
        dport_list = []
        from_list = []
        to_list = []
        subject_list = []
        with open("../static/Dataset/"+foldername+"/email.csv",encoding='gb18030', errors='ignore') as file:
            fieldnames = ("time", "proto", "sip", "sport", "dip", "dport", "from", "to", "subject")
            reader=csv.DictReader(file,fieldnames)
            re_email = re.compile('\w+@[hightech.]{9}[com,net,cn]{1,3}')
            for row in reader:
                    if (re_email.match(row["from"])):
                        flag = 0
                        for each in row["to"].split(";"):
                            if (re_email.match(each) == False):
                                flag = 1
                                break
                        if (flag == 0):
                            subject_list.append(chinese_text_cut(row["subject"]))
                            time_list.append(row["time"])
                            proto_list.append(row["proto"])
                            sip_list.append(row["sip"])
                            sport_list.append(row["sport"])
                            dip_list.append(row["dip"])
                            dport_list.append(row["dport"])
                            from_list.append(row["from"])
                            to_list.append(row["to"])
        df2 = pd.DataFrame({
            'time': pd.Series(time_list),
            'proto': pd.Series(proto_list),
            'sip': pd.Series(sip_list),
            'sport': pd.Series(sport_list),
            'dip': pd.Series(dip_list),
            'dport': pd.Series(dport_list),
            'from': pd.Series(from_list),
            'to': pd.Series(to_list),
            'subject': pd.Series(subject_list)
        })
        df2.to_csv("F:\interactiveVisual\mysite\static\Dataset\\" + foldername + "\email_inner.csv",       #新的csv存放的位置
                   index=True,                                                                             #新的csv要不要序列号(我选择要)
                   columns=['time', 'proto', 'sip', 'sport', 'dip', 'dport', 'from', 'to', 'subject'],     #设置csv各列的顺序是按照我规定来存
                   encoding='utf-8')

    新生成的csv如下:






    展开全文
  • Python读取csv/txt文件并图像化

    千次阅读 2019-04-10 17:58:43
    在开发过程前期,我们往往需要对数据进行分析,如果使用编译性语言话,往往会降低项目开发进度,因此我选择解释性语言来代替,比如Python 数据读取 数据读取需要依赖csv库,首先要导入库: import csv 然后...

    目的

    在开发过程前期,我们往往需要对数据进行分析,如果使用编译性语言的话,往往会降低项目的开发进度,因此我选择解释性语言来代替,比如Python

    数据读取

    数据读取需要依赖csv库,首先要导入库:

    import csv

    然后使用Open函数来打开文件并读取数据:

    with open('data1.csv','rb') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)

    若想按行输出可以这样写:

    with open('data.csv','rb') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            print row
    

    若按列输出加一个下标即可(这里是输出第一列):

    with open('data.csv','rb') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            print row[0]
    

     

    绘图

    在这我们使用的绘图库是matplotlib,首先要导入库

    import matplotlib.pyplot as plt

    要想将数据绘制出来,我们可以这样做,先创建一个空数组:

    data = ([])

    然后使用append函数将数据接入即可(这里的意思是输出第一列):

     data.append(int(row[0]))

     

    这里我我要提醒的是,写入csv的格式与读取的方式要保持一致。当初我写入csv的格式为short,而读取的时候没有处理,最后导致Y轴的坐标错乱,就像这样:

     

    可以看见左边的坐标是错误的,因此我使用了一个int()函数来强制转变数据的格式

    数据都准备好后配置图像大小

    plt.figure(figsize=(18,9))

    然后载入数据:

    plt.plot(data, 'b',lw=0.5) 

    关于图像线形,颜色,粗细可以官网查询一下,也可以看这篇博客

    最后显示即可

    plt.show()

    与大多数的图像显示API基本是一致的,不会有太大的出入

    这里是完整代码,目的是读取名为data.csv的文件,然后绘制前3列的图像:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import csv
    
    data = ([])
    data2 = ([])
    data3 = ([])
    with open('data2.csv','rb') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
            for row in reader:
            data.append(int(row[0]))
            data2.append(int(row[1]))
            data3.append(int(row[2]))
    plt.figure(figsize=(18,9))
    plt.plot(data, 'b',lw=0.5) 
    plt.plot(data2, 'r',lw=0.5) 
    plt.plot(data3, 'g',lw=0.5) 
    plt.show()

    最后的图像如下:

    展开全文
  • csv文件与txt文件类似,区别点就是在csv文件中,字段间使用“,”或“|”隔开,达到类似与表格效果...#在操作csv文件时,需要导入csv库csvpython内置,无需下载  import csv  #读取csv文件内容 #在操作csv

    转自:https://www.cnblogs.com/ttj57/p/13588524.html

    csv文件与txt文件类似,区别点就是在csv文件中,字段间使用“,”或“|”隔开,达到类似与表格的效果。csv文件可以使用记事本打开(打开可见分隔符“,”),也可使用excel打开(打开以表格形式显示,看不见分隔符)。注意:尽量不要使用wps打开,可能会打乱格式。

    #在操作csv文件时,需要导入csv库,csv是python内置库,无需下载
    
    import csv
    
     #读取csv文件内容
    #在操作csv文件时,文件要保持打开状态,mode='r'表示操作模式为只读
    cdata=open(r'./test.csv',mode='r',encoding='utf8')
    
    #以字符串形式进行读取,每次读取一行,返回结果包含分隔符
    # for i in cdata:
    #     print(i)#结果为字符串,如:"1,3,5,7"
    
    #以列表形式进行读取,可使用循环遍历每一行读取
    # clist=csv.reader(cdata)#注意:文件打开后每次只能进行一次操作
    # for i in clist:
    #     print(i)#结果为列表,列表内元素为字符串类型,如:['1', '3', '5', '7']
    
    
    #可将数据直接添加到列表中,方便后期使用
    # result=[]#定义一个列表存储文件数据
    # result.extend(clist)#将数据添加到列表中
    # print(result)#[['1', '3', '5', '7'], ['2', '4', '6', '8']]
    
    #以字典形式进行读取,可使用循环遍历每一行读取
    cdict=csv.DictReader(cdata)
    for i in cdict:
        print('%s,%s,%s,%s'%(i['l1'],i['l2'],i['l3'],i['l4']))
    # cdata.close()#关闭文件
    
    #写入操作
    #对csv文件进行写入操作,mode='w'表示操作模式为只写,如文件不存在则自动创建文件覆盖写入
    with open(r'./test2.csv',mode='w',newline='',encoding='utf8') as cf:
        wf=csv.writer(cf)
        wf.writerow(['name', 'age', 'sex'])
        data = [['小丽', '10', '女'], ['小李', '12', '男'], ['小力', '9', '男']]
        for i in data:
            wf.writerow(i)
    
    #末尾追加写入,文件必须已存在
    with open(r'./test2.csv',mode='a',newline='',encoding='utf8') as cfa:
        wf = csv.writer(cfa)
        data2 = [['小美', '10', '女'], ['小力', '12', '男'],]
        for i in data2:
            wf.writerow(i)
    

    注意

    with open(r'./test2.csv',mode='w',newline='',encoding='utf8') as cf:

    如果不写 newline='',csv文件生成的时候,里面会每隔一行出现一个空白行

    展开全文
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