【python基础教程】csv文件的写入与读取

简介: CSV (Comma Separated Values),即逗号分隔值(也称字符分隔值,因为分隔符可以不是逗号),是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件。python自带了csv模块,专门用于处理csv文件的读取

d86586b389464d2aa9ba8ef688272334.jpg


csv的简单介绍



CSV (Comma Separated Values),即逗号分隔值(也称字符分隔值,因为分隔符可以不是逗号),是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件。python自带了csv模块,专门用于处理csv文件的读取


csv的写入



1通过创建writer对象,主要用到2个方法。一个是writerow,写入一行。另一个是writerows写入多行

2使用DictWriter 可以使用字典的方式把数据写入进去


第一种写入方法(通过创建writer对象)


✅先来说一下第一种写入的方法:通过创建writer对象写入(每次写入一行)

步骤:1.创建数据和表头2.创建writer对象3.写表头4.遍历列表,将每一行数据写入csv

代码如下:


import csv
person = [('xxx', 18, 193), ('yyy', 18, 182), ('zzz', 19, 185)]
# 表头
header = ['name', 'age', 'height']
with open('person.csv', 'w', encoding='utf-8') as file_obj:
    # 1:创建writer对象
    writer = csv.writer(file_obj)
    # 2:写表头
    writer.writerow(header)
    # 3:遍历列表,将每一行的数据写入csv
    for p in person:
        writer.writerow(p)


写入完就会在当前目录下出现一个person.csv文件,鼠标右键点击show in Explorer打开person.csv查看


e33d3405a7c64a4388efda6a22238ef7.png

5caec63e9d7848deb36be80a90c01d6d.png355a106004534f45905b628f96796775.png


打开以后会发现写入的数据中间会换行


居然:那么应该怎么解决这个问题呢

hacker:很简单啊

只需要在写入数据的时候加上一个参数 newline=‘’为了防止换行写入


改正后的代码如下:


import csv
# 数据
person = [('xxx', 18, 193), ('yyy', 18, 182), ('zzz', 19, 185)]
# 表头
header = ['name', 'age', 'height']
with open('person.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file_obj:
    # 创建对象
    writer = csv.writer(file_obj)
    # 写表头
    writer.writerow(header)
    # 遍历,将每一行的数据写入csv
    for p in person:
        writer.writerow(p)

36a6b5ef050e426085f5ecb26762dca3.png


✅通过创建writer对象(一次性写入多行)


步骤:1.创建数据和表头2.创建writer对象3.写表头4.在writerows里传入你要处理的数据


import csv
# 数据
person = [('xxx', 18, 193), ('yyy', 18, 182), ('zzz', 19, 185)]
# 表头
header = ['name', 'age', 'height']
with open('person.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file_obj:
    # 创建对象
    writer = csv.writer(file_obj)
    # 写表头
    writer.writerow(header)
    # 3.写入数据(一次性写入多行)
    writer.writerows(person)


写入结果如下:


45c982e004994ff79f7b2846775b6ac1.png


第二种写入方法(使用DictWriter可以使用字典的方式将数据写入)


注意事项:使用字典的方式写入要注意传递的数据格式必须是字典

如果不是字典的话会报错


AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘keys’


步骤1.创建数据和表头( 数据必须是字典格式)2.创建DictWriter对象3.写表头4.写入数据


import csv
# 数据
person = [
    {'name': 'xxx', 'age': 18, 'height': 193},
    {'name': 'yyy', 'age': 18, 'height': 182},
    {'name': 'zzz', 'age': 19, 'height': 185},
]
# 表头
header = ['name', 'age', 'height']
with open('person.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file_obj:
    # 1.创建DicetWriter对象
    dictWriter = csv.DictWriter(file_obj, header)
    # 2.写表头
    dictWriter.writeheader()
    # 3.写入数据(一次性写入多行)
    dictWriter.writerows(person)

4469b9ed2ed346229763cbf79d996582.png


csv的读取



通过reader()读取


import csv
with open('person.csv', 'r', encoding='utf-8') as file_obj:
    # 1.创建reader对象
    reader = csv.reader(file_obj)
    print(reader)


如果直接打印会返回csv.reader对象,这时需要遍历列表


<_csv.reader object at 0x000001FB8CE655F8>


改正代码如下:


import csv
with open('person.csv', 'r', encoding='utf-8') as file_obj:
    # 1.创建reader对象
    reader = csv.reader(file_obj)
    # 2.遍历进行读取数据
    for r in reader:
        print(r)


读取结果如下:


['name', 'age', 'height']
['xxx', '18', '193']
['yyy', '18', '182']
['zzz', '19', '185']


如果想打印列表的某一个值,可以使用索引打印


print(r[0])
name
xxx
yyy
zzz


通过dictreader()读取


import csv
with open('person.csv', 'r', encoding='utf-8') as file_obj:
    # 1.创建reader对象
    dictReader = csv.DictReader(file_obj)
    # 2.遍历进行读取数据
    for r in dictReader:
        print(r)


返回结果如下:


OrderedDict([('name', 'xxx'), ('age', '18'), ('height', '193')])
OrderedDict([('name', 'yyy'), ('age', '18'), ('height', '182')])
OrderedDict([('name', 'zzz'), ('age', '19'), ('height', '185')])


这时我们如果要取到某一个值就需要指定键去寻找值


print(r['name'])


xxx
yyy
zzz


以上就是python基础教程之csv文件的写入和读取,如果有改进的建议,欢迎在评论区留言奥~


💖人生苦短,我用python💖


168e2200922f43f6ac5b0a80a394d170.jpg


相关文章
|
5天前
|
存储 算法 Serverless
剖析文件共享工具背后的Python哈希表算法奥秘
在数字化时代,文件共享工具不可或缺。哈希表算法通过将文件名或哈希值映射到存储位置,实现快速检索与高效管理。Python中的哈希表可用于创建简易文件索引,支持快速插入和查找文件路径。哈希表不仅提升了文件定位速度,还优化了存储管理和多节点数据一致性,确保文件共享工具高效运行,满足多用户并发需求,推动文件共享领域向更高效、便捷的方向发展。
|
26天前
|
计算机视觉 Python
如何使用Python将TS文件转换为MP4
本文介绍了如何使用Python和FFmpeg将TS文件转换为MP4文件。首先需要安装Python和FFmpeg,然后通过`subprocess`模块调用FFmpeg命令,实现文件格式的转换。代码示例展示了具体的操作步骤,包括检查文件存在性、构建FFmpeg命令和执行转换过程。
44 7
|
28天前
|
数据可视化 DataX Python
Seaborn 教程-绘图函数
Seaborn 教程-绘图函数
56 8
|
28天前
Seaborn 教程-主题(Theme)
Seaborn 教程-主题(Theme)
90 7
|
28天前
|
Python
Seaborn 教程-模板(Context)
Seaborn 教程-模板(Context)
48 4
|
28天前
|
数据可视化 Python
Seaborn 教程
Seaborn 教程
48 5
|
2月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 9
SciPy 教程之 Scipy 显著性检验第9部分,介绍了显著性检验的基本概念、作用及原理,通过样本信息判断假设是否成立。着重讲解了使用scipy.stats模块进行显著性检验的方法,包括正态性检验中的偏度和峰度计算,以及如何利用normaltest()函数评估数据是否符合正态分布。示例代码展示了如何计算一组随机数的偏度和峰度。
34 1
|
2月前
|
BI Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 8
本教程介绍SciPy中显著性检验的应用,包括如何利用scipy.stats模块进行显著性检验,以判断样本与总体假设间的差异是否显著。通过示例代码展示了如何使用describe()函数获取数组的统计描述信息,如观测次数、最小最大值、均值、方差等。
37 1
|
2月前
|
Python
SciPy 教程 之 Scipy 显著性检验 6
显著性检验是统计学中用于判断样本与总体假设间是否存在显著差异的方法。SciPy的scipy.stats模块提供了执行显著性检验的工具,如T检验,用于比较两组数据的均值是否来自同一分布。通过ttest_ind()函数,可以获取两样本的t统计量和p值,进而判断差异是否显著。示例代码展示了如何使用该函数进行T检验并输出结果。
34 1
|
2月前
|
中间件 Docker Python
【Azure Function】FTP上传了Python Function文件后,无法在门户页面加载函数的问题
通过FTP上传Python Function至Azure云后,出现函数列表无法加载的问题。经排查,发现是由于`requirements.txt`中的依赖包未被正确安装。解决方法为:在本地安装依赖包到`.python_packages/lib/site-packages`目录,再将该目录内容上传至云上的`wwwroot`目录,并重启应用。最终成功加载函数列表。