【Python】Python处理csv文件

时间：2023-03-10 01:52:04
【Python】Python处理csv文件

Python处理csv文件

CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值，可以用Excel打开查看。由于是纯文本，任何编辑器也都可打开。与Excel文件不同，CSV文件中：

  • 值没有类型，所有值都是字符串
  • 不能指定字体颜色等样式
  • 不能指定单元格的宽高，不能合并单元格
  • 没有多个工作表
  • 不能嵌入图像图表

在CSV文件中，以,作为分隔符，分隔两个单元格。像这样a,,c表示单元格a和单元格c之间有个空白的单元格。依此类推。

不是每个逗号都表示单元格之间的分界。所以即使CSV是纯文本文件，也坚持使用专门的模块进行处理。Python内置了csv模块。先看看一个简单的例子。

从CSV文件中读取数据

import csv

filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'

with open(filename) as f:

    reader = csv.reader(f)

    print(list(reader))

data不能直接打印，list(data)最外层是list，里层的每一行数据都在一个list中，有点像这样

[['name', 'age'], ['Bob', '14'], ['Tom', '23'], ...]

于是我们可以这样访问到Bob的年龄reader[1][1], 在for循环中遍历如下

import csv

filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'

with open(filename) as f:

    reader = csv.reader(f)

    for row in reader:

        # 行号从1开始

        print(reader.line_num, row)

截取一部分输出

1 ['AKST', 'Max TemperatureF', 'Mean TemperatureF', 'Min TemperatureF', 'Max Dew PointF', 'MeanDew PointF', 'Min DewpointF', 'Max Humidity', ' Mean Humidity', ' Min Humidity', ' Max Sea Level PressureIn', ' Mean Sea Level PressureIn', ' Min Sea Level PressureIn', ' Max VisibilityMiles', ' Mean VisibilityMiles', ' Min VisibilityMiles', ' Max Wind SpeedMPH', ' Mean Wind SpeedMPH', ' Max Gust SpeedMPH', 'PrecipitationIn', ' CloudCover', ' Events', ' WindDirDegrees']

2 ['2014-1-1', '46', '42', '37', '40', '38', '36', '97', '86', '76', '29.95', '29.77', '29.57', '10', '8', '2', '25', '14', '36', '0.69', '8', 'Rain', '138']

...

前面的数字是行号，从1开始，可以用reader.line_num获取。

要注意的是，reader只能被遍历一次。由于reader是可迭代对象，可以使用next方法一次获取一行。

import csv

filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'

with open(filename) as f:

    reader = csv.reader(f)

    # 读取一行，下面的reader中已经没有该行了

    head_row = next(reader)

    for row in reader:

        # 行号从2开始

        print(reader.line_num, row)

写数据到csv文件中

有reader可以读取，当然也有writer可以写入。一次写入一行，一次写入多行都可以。

import csv

# 使用数字和字符串的数字都可以

datas = [['name', 'age'],

         ['Bob', 14],

         ['Tom', 23],

        ['Jerry', '18']]

with open('example.csv', 'w', newline='') as f:

    writer = csv.writer(f)

    for row in datas:

        writer.writerow(row)

    # 还可以写入多行

    writer.writerows(datas)

如果不指定newline='',则每写入一行将有一空行被写入。上面的代码生成如下内容。

name,age

Bob,14

Tom,23

Jerry,18

name,age

Bob,14

Tom,23

Jerry,18

DictReader和DictWriter对象

使用DictReader可以像操作字典那样获取数据，把表的第一行（一般是标头）作为key。可访问每一行中那个某个key对应的数据。

import csv

filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'

with open(filename) as f:

    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:

        # Max TemperatureF是表第一行的某个数据，作为key

        max_temp = row['Max TemperatureF']

        print(max_temp)

使用DictWriter类，可以写入字典形式的数据，同样键也是标头（表格第一行）。

import csv

headers = ['name', 'age']

datas = [{'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 datas:

        writer.writerow(row)

    # 还可以写入多行

    writer.writerows(datas)

就先了解到这儿。

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