使用Python对Csv文件操作实例代码

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1132
收藏 0 赞 0 分享

csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格:

就可以存储为csv文件,文件内容是:

No.,Name,Age,Score
1,mayi,18,99
2,jack,21,89
3,tom,25,95
4,rain,19,80

假设上述csv文件保存为"test.csv"

1.读文件

如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Python自带的csv模块,有两种方法可以实现:

第一种方法使用reader函数,接收一个可迭代的对象(比如csv文件),能返回一个生成器,就可以从其中解析出csv的内容:比如下面的代码可以读取csv的全部内容,以行为单位:

#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'

import csv

#读
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
  reader = csv.reader(f)
  rows = [row for row in reader]

print(rows)

得到:

[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
 ['1', 'mayi', '18', '99'],
 ['2', 'jack', '21', '89'],
 ['3', 'tom', '25', '95'],
 ['4', 'rain', '19', '80']]

要提取其中某一列,可以用下面的代码:

#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'

import csv

#读取第二列的内容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
  reader = csv.reader(f)
  column = [row[1] for row in reader]

print(column)

得到:

['Name', 'mayi', 'jack', 'tom', 'rain']

注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号,比如Name在第2列,而不能根据'Name'这个标题查询。这时可以采用第二种方法:

第二种方法是使用DictReader,和reader函数类似,接收一个可迭代的对象,能返回一个生成器,但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内,而这个字典的键则是这个单元格的标题(即列头)。用下面的代码可以看到DictReader的结构:

# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'

import csv

#读
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
  reader = csv.DictReader(f)
  column = [row for row in reader]

print(column)

得到:

[{'No.': '1', 'Age': '18', 'Score': '99', 'Name': 'mayi'},
 {'No.': '2', 'Age': '21', 'Score': '89', 'Name': 'jack'},
 {'No.': '3', 'Age': '25', 'Score': '95', 'Name': 'tom'},
 {'No.': '4', 'Age': '19', 'Score': '80', 'Name': 'rain'}]

如果我们想用DictReader读取csv的某一列,就可以用列的标题查询:

#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'

import csv

#读取Name列的内容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
  reader = csv.DictReader(f)
  column = [row['Name'] for row in reader]
print(column)

得到:

['mayi', 'jack', 'tom', 'rain']

2.写文件

读文件时,我们把csv文件读入列表中,写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中。

#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'

import csv

#写:追加
row = ['5', 'hanmeimei', '23', '81']
out = open("test.csv", "a", newline = "")
csv_writer = csv.writer(out, dialect = "excel")
csv_writer.writerow(row)

得到:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多