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  • python中csv文件的读写

    2020-04-26 11:25:11
    利用pandas进行csv文件的读取,可以直接识别成矩阵形式。我刚开始直接用的open来打开,发现把引号和逗号都看成了普通字符来处理。 import pandas as pd data = pd.read_csv("train.csv",header = None)#参数header...

    读取csv文件

    利用pandas进行csv文件的读取,可以直接识别成矩阵形式。我刚开始直接用的open来打开,发现把引号和逗号都看成了普通字符来处理。

    import pandas as pd
    data = pd.read_csv("train.csv",header = None)#参数header设为none是因为我的csv文件中没有表头,而header的默认值是把csv文件的第一行看成表头
    print(data.head(4))#打印data的前4行进行查看
    

    下面是打印结果,由于我的文件的文字比较长,中间的省略掉了。
    在这里插入图片描述

    写入csv

    把pandas格式直接写到csv文件中,header设为False表示不写入标题

    train_data.to_csv("train.csv",header = False)#把前面预览的前4行写到train.csv文件中
    

    这里连起来就是实现的csv文件的分割
    具体read_csv和to_csv的参数参考的是这篇博客,一些其他的csv读写参考https://blog.csdn.net/xz1308579340/article/details/81106310

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  • 一、csv文件的写入情况一(解法一):将列表存储为csv文件。列表的每一项代表csv文件的一行。列表的每一项包含多个属性。list=[[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3...

    一、csv文件的写入

    情况一(解法一):将列表存储为csv文件。列表的每一项代表csv文件的一行。

    列表中的每一项包含多个属性。list=[[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3,……],……]。

    (1)导入python编程需要的包;

    1 import pandas as pd

    (2)如需对列表中的属性列进行命名,进行一下操作:

    2 列名=[属性1名称,属性2名称,属性3名称,……]

    (3)将已知列表和定义的列名进行整合

    3 dataframe=pd.DataFrame(columns=列名,data=list)

    (4)将整合的数据写入csv文件

    4dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')

    代码整合如下:

    importpandas as pd

    列名=[属性1名称,属性2名称,属性3名称,……]

    dataframe=pd.DataFrame(columns=列名,data=list)

    dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')

    情况一(解法二)

    fo=open('文件位置/文件名.csv','w')for data inlist:fo.write(','.join(data)+' ')

    fo.close()

    情况二:将多个属性列存入csv文件。每一个属性列代表csv文件的一列。

    属性列表1=[属性值a,属性值b,属性值c,……],属性列表2=[属性值A,属性值B,属性值C,……],……

    (1)导入python编程需要的包;

    1 import pandas as pd

    (2)数据整合:

    2 dataframe=pd.DataFrame({“属性名称1”:属性列表1,"属性名称2":属性列表2,……})

    (3)将整合的数据写入csv文件

    3 dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')

    代码整合如下:

    importpandas as pddataframe=pd.DataFrame({“属性名称1”:属性列表1,"属性名称2":属性列表2,……})dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')

    二、 csv文件的读取

    1、情况一:将文件中的数据一次性读取到矩阵中,根据文件路径进行更改“test.csv”

    import numpy

    my_matrix = numpy.loadtxt(open("test.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

    2、情况二:

    importcsv

    with open('test.csv','r') as f:

    reader=csv.reader(f)

    for data in reader:

    print(data)

    3、情况三:

    import csv

    csv_reader=csv.reader(open('test.csv',encoding='utf-8'))

    for row in csv_reader:

    print(row)

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  • 1、按照下标读取 def use_index_reader(): filepath = 'test.csv' with open(filepath,'r') as fp: reader = csv.reader(fp) for x in reader: print(x) 2、按照key值读取 def use_d...

    1、按照下标读取

    def use_index_reader():
        filepath = 'test.csv'
        with open(filepath,'r') as fp:
            reader  = csv.reader(fp)
            for x in reader:
                print(x)

    2、按照key值读取

    def use_dir_reader():
    
        filepath = 'test.csv'
        with open(filepath, 'r') as fp:
            reader = csv.DictReader(fp)
            for x in reader:
                print(x['name'])

    3、写入数据为一个header和一个values

    def use_index_writer():
        header = ['name', 'age']
    
        values = [
            ('tom', '15'),
            ('jack', '16')
        ]
    
        with open('test.csv', 'w', newline='') as fp:
            writer = csv.writer(fp)
            writer.writerow(header)
            writer.writerows(values)

    4、写入数据为一个字典

    def use_dir_writer():
        header = ['name', 'age']
    
        values = [
            {'name':'jack','age':'15'},
            {'name':'tom','age':'16'}
        ]
    
        with open('test1.csv','w',newline = '') as fp:
            writer = csv.DictWriter(fp,header)#两个参数,paramter1 = 文件指针,paramter2 = 文件头
            writer.writeheader()    #这里特别注意一下header 必须写进去
            writer.writerows(values)

     

     

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  • 今天小编就为大家分享一篇python中csv文件的若干读写方法小结,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 一,什么是CSV文件 CSV(Comma-Separated Values,CSV)是逗号分隔符简称,以纯文本形式存储表格...CSV文件格式通用标准并不存在,但是在RFC 4180有基础性描述。使用字符编码同样没有被指定,但是7-bit...

    一,什么是CSV文件

    CSV(Comma-Separated Values,CSV)是逗号分隔符的简称,以纯文本形式存储表格数据(可以把纯文本理解为字符串)。

    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,字段间的分隔符最常见的是逗号或制表符。

    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7-bit ASCII是最基本的通用编码。术语“CSV”,泛指具有以下特征的文件:

    1. 纯文本,使用某个字符集,比如ASCII,Unicode,EBCDIC或GB2312
    2. 由记录组成,典型的是每行一条记录
    3. 每条记录被分隔符分隔为字段(典型的分隔符有逗号、分号或制表符;有时分隔符可以包括可选的空格)
    4. 每条记录都有同样的字段序列。

    CSV文件需遵循以下规则:

    1. 开头不留空,以行为单位
    2. 可包含或不含列名,含列名则局文件第一行
    3. 一行数据不跨行,不空行
    4. 以半角逗号作为分隔符,列为空也要表达其存在
    5. 列内容如存在半角引号,替换成半角双引号转义
    6. 文件读写时引号、逗号操作规则互逆
    7. 内码格式不限,可以为ASCII、Unicode或者其他
    8. 不支持数字
    9. 不支持特殊字符

    CSV文件举例:

    AKDT,Max TemperatureF,Mean TemperatureF,Min TemperatureF

    2014-7-1,64,56,50

    二,CSV文件用在哪里?

    CSV是一种通用的、相对简单的文件格式,被用户、商业或者科学广泛应用。最广泛的应用是在程序之间转移表格数据,而这些程序之间本身是不兼容的。例如,一个用户可能需要交换信息,以一个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,该数据程序可以到处数据为CSV,然后被到处的CSV文件可以被电子表格程序导入。

    大量的数据网站都提供了CSV文件格式的下载,比如:Kaggle:https://www.kaggle.com/datasets

    另外,由于CSV只存在常规约束,而不是明确定义的格式,因此CSV文件存在许多变体。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,然后制定分隔符、转移规则等,因此在实践中,CSV文件还是非常方便 的。

    三,Python读写CSV文件

    Python对CSV文件的操作,需要借助CSV模块,因此在对CSV文件操作前,需要先import CSV。CSV中提供了Reader(),和DictReader()两个方法来读取CSV文件,同时也提供过了Writer()和DictWriter()两个方法来写入CSV文件。

    1.Reader读取CSV文件:

    with open(filename,'r') as file:
        reader=csv.reader(file)
        for row in reader:
            print(reader.line_num,row)

    2.DictReader读取CSV文件(提供类似Python中字典的操作,通过列名,读取列中的数据):

    with open(filename,'r') as f:
        reader=csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            max_temp=row['Max TemperatureF']
            print(max_temp)

    3.Writer写CSV文件:

    #CSV写文件操作
    datas = [['name', 'age'],
             ['Bob', 14],
             ['Tom', 23],
             ['Jerry', '18']]
    with open(writefile,'w',newline='') as file1:
        writer=csv.writer(file1)
        for row in datas:
            writer.writerow(row)
    #或者用writerrows(),更方便
    with open(writefile2, 'w') as file2:
        writer = csv.writer(file2)
        writer.writerows(datas)

    4.DictWriter写CSV对象:

    headers = ['name', 'age']
    datas2 = [{'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 datas2:
            writer.writerow(row)
    
        # 还可以写入多行
        # writer.writerows(datas2)

     

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