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CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。
AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'read_csv' (most likely due to a circular import)
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升级 Pandas
pip install --upgrade pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果代码点进去，能看到有 read_csv 方法 ，但还报不存在，检查一下文件名，开始我使用的是 csv.py 估计是冲突了
demo.json
[ { "name":"张三", "age":23, "gender":true }, { "name":"李四", "age":24, "gender":true }, { "name":"王五", "age":25, "gender":false } ]
JSON 转换为 CSV
非常方便，只要通过 pd.read_json 读出JSON数据，再通过 df.to_csv 写入 CSV 即可
import pandas as pd json_path = 'data/demo.json' # 加载 JSON 数据 with open(json_path, 'r', encoding='utf8') as f: # 解析一个有效的JSON字符串并将其转换为Python字典 df = pd.read_json(f.read()) print(df.to_string()) # to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，我们也可以直接处理 JSON 字符串。 print('-' * 10) # 重新定义标题 df.columns = ['姓名', '年龄', '性别'] print(df) df.to_csv('data/result.csv', index=False, encoding='GB2312')
CSV 转 JSON
import csv import json # 读取CSV文件 with open('data/result.csv', 'r', encoding='utf-8') as csv_file: # csv.DictReader创建一个CSV读取器,它将读取到的数据转换为列表。 csv_reader = csv.DictReader(csv_file) data = [row for row in csv_reader] # 将数据转换为JSON格式, """ ensure_ascii 中文直接显示 indent=4 格式化，参数则使生成的JSON格式更美观。 """ json_data = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4) print(json_data) # 将JSON数据写入文件 with open('data/output.json', 'w', encoding='utf-8') as json_file: json_file.write(json_data)
行、列操作
import pandas as pd df = pd.read_csv('data/result.csv', encoding='GB2312') print(df.to_string()) # 如果不使用该函数，则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行，中间部分以 ... 代替。 print(('-' * 10) + " 取前 N 行") # head( n ) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。 print(df.head(1)) print(('-' * 10) + " 取尾部 N 行") # tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN。 print(df.tail(2)) print(('-' * 10) + " info() 方法返回表格的一些基本信息：") # info() 方法返回表格的一些基本信息： print(df.info())
结果输出：
姓名 年龄 性别 0 张三 23 True 1 李四 24 True 2 王五 25 False ---------- 取前 N 行 姓名 年龄 性别 0 张三 23 True ---------- 取尾部 N 行 姓名 年龄 性别 1 李四 24 True 2 王五 25 False ---------- info() 方法返回表格的一些基本信息： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 姓名 3 non-null object 1 年龄 3 non-null int64 2 性别 3 non-null bool dtypes: bool(1), int64(1), object(1) memory usage: 179.0+ bytes None
