python中csv文件创建、读取及修改等操作实例

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python中csv文件创建、读取及修改等操作实例

2022-05-27 20:50| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. python中创建新的csv文件 (1). 使用csv.writer()创建：

代码如下：

import csv headers = ['学号','姓名','分数'] rows = [('202001','张三','98'), ('202002','李四','95'), ('202003','王五','92')] with open('score.csv','w',encoding='utf8',newline='') as f : writer = csv.writer(f) writer.writerow(headers) writer.writerows(rows)

会在相同路径下生成一个score.csv文件

VScode中打开如下：

用excel打开如下：

可以发现，逗号','在csv文件中代表换格。除此以外，还有'\n'在csv文件中代表换行。

(2). 使用csv.Dictwriter()创建：

代码如下：

import csv headers = ['学号','姓名','分数'] rows = [{'学号':'202001','姓名':'张三','分数':'98'}, {'学号':'202002','姓名':'李四','分数':'95'}, {'学号':'202003','姓名':'王五','分数':'92'}] with open('score.csv','w',encoding='utf8',newline='') as f : writer = csv.DictWriter(f,headers) writer.writeheader() writer.writerows(rows)

会发现结果和方式1相同。

(3). 使用writelines()创建： import csv headers = ['学号,姓名,分数','\n'] csv = ['202001,张三,98','\n', '202002,李四,95','\n', '202003,王五,92'] with open('score.csv', 'w',encoding='utf8',newline='') as f: f.writelines(headers) # write() argument must be str, not tuple f.writelines(csv)

会发现结果和方式1、方式2相同。

综合上述三种方式，csv文件的创建灵活多样，主要依赖于自己创建的原来数据的存放形式，比如方式1、2中的rows和方式3中的csv，以此选择适合的创建csv文件的函数和方式。

实际示例（要灵活使用','、'\n'、append()等）：

csv = [] for line in lines: scores = result[line[0]] for wav, scores in scores.items(): # csv.append(line[0]) # csv.append(wav) # csv.append(str(i) for i in scores) # csv.append('\n') #csv.append(','.join([wav] + [str(i) for i in scores] + '\n')) csv.append(line[0] +','+ wav ) for i in scores: csv.append(','+ str(i)) csv.append('\n') with open('task3-result.csv', 'w') as f: f.writelines(csv) 2. python中读取csv文件

原score.csv文件在excel中打开如下：

(1). 使用pandas.read_csv()读取

代码如下：

import pandas as pd my_matrix = pd.read_csv('score.csv')#,header=None,index_col=None) ''' header : int or list of ints, default ‘infer',指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0， index_col : int or sequence or False, default None,用作行索引的列编号或者列名 ''' print(my_matrix) print(my_matrix.shape)

此时的输出结果为：

若代码参数改为：

my_matrix = pd.read_csv('score.csv',header=None,index_col=None)

结果如下：

若代码参数改为：

my_matrix = pd.read_csv('score.csv',header=0,index_col=0)

结果如下：

为了方便后续分析，可以将数据类型改为np.array型，代码如下：

import pandas as pd import numpy as np my_matrix = pd.read_csv('score.csv')#,header=0,index_col=0) my_matrix = np.array(my_matrix) print(my_matrix) print(my_matrix.shape) print(my_matrix[0][0])

结果如下：