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对于大多数的CSV格式的数据读写问题,都可以使用 csv 库。 例如:假设你在一个名叫stocks.csv文件中有一些股票市场数据,就像这样: Symbol,Price,Date,Time,Change,Volume "AA",39.48,"6/11/2007","9:36am",-0.18,181800 "AIG",71.38,"6/11/2007","9:36am",-0.15,195500 "AXP",62.58,"6/11/2007","9:36am",-0.46,935000 "BA",98.31,"6/11/2007","9:36am",+0.12,104800 "C",53.08,"6/11/2007","9:36am",-0.25,360900 "CAT",78.29,"6/11/2007","9:36am",-0.23,225400 下面向你展示如何将这些数据读取为一个元组的序列: import csv with open('stocks.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headers = next(f_csv) for row in f_csv: # Process row ... 在上面的代码中, row 会是一个列表。因此,为了访问某个字段,你需要使用下标,如 row[0] 访问Symbol, row[4] 访问Change。 由于这种下标访问通常会引起混淆,你可以考虑使用命名元组。例如: from collections import namedtuple with open('stock.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headings = next(f_csv) Row = namedtuple('Row', headings) for r in f_csv: row = Row(*r) # Process row ... 它允许你使用列名如 row.Symbol 和 row.Change 代替下标访问。 需要注意的是这个只有在列名是合法的Python标识符的时候才生效。如果不是的话, 你可能需要修改下原始的列名(如将非标识符字符替换成下划线之类的)。 另外一个选择就是将数据读取到一个字典序列中去。可以这样做: import csv with open('stocks.csv') as f: f_csv = csv.DictReader(f) for row in f_csv: # process row ... 在这个版本中,你可以使用列名去访问每一行的数据了。比如,row['Symbol'] 或者 row['Change'] 为了写入CSV数据,你仍然可以使用csv模块,不过这时候先创建一个 writer 对象。例如: headers = ['Symbol','Price','Date','Time','Change','Volume'] rows = [('AA', 39.48, '6/11/2007', '9:36am', -0.18, 181800), ('AIG', 71.38, '6/11/2007', '9:36am', -0.15, 195500), ('AXP', 62.58, '6/11/2007', '9:36am', -0.46, 935000), ] with open('stocks.csv','w') as f: f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerow(headers) f_csv.writerows(rows) 如果你有一个字典序列的数据,可以像这样做: headers = ['Symbol', 'Price', 'Date', 'Time', 'Change', 'Volume'] rows = [{'Symbol':'AA', 'Price':39.48, 'Date':'6/11/2007', 'Time':'9:36am', 'Change':-0.18, 'Volume':181800}, {'Symbol':'AIG', 'Price': 71.38, 'Date':'6/11/2007', 'Time':'9:36am', 'Change':-0.15, 'Volume': 195500}, {'Symbol':'AXP', 'Price': 62.58, 'Date':'6/11/2007', 'Time':'9:36am', 'Change':-0.46, 'Volume': 935000}, ] with open('stocks.csv','w') as f: f_csv = csv.DictWriter(f, headers) f_csv.writeheader() f_csv.writerows(rows)

哦哦喔 2020-04-17 13:14:49 0 浏览量 回答数 0

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:22 6202 浏览量 回答数 1

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