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本篇內容介紹了“怎么用python讀寫CSV文件”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
1、使用基礎Python代碼來讀寫和處理CSV文件
2、使用pandas讀寫和處理CSV文件
3、使用內置csv讀寫和處理CSV文件
import sys #使用基礎Python代碼來讀寫和處理CSV文件 input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] with open(input_file, 'r', newline='') as filereader: with open(output_file, 'w', newline='') as filewriter: header = filereader.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #map 函數將 str 函數應用于 header_list 中的每個元素, #確保每個元素都是字符串。然后, #join 函數在 header_list 中的每個值之 間插入一個逗號,將這個列表轉換為一個字符串 filewriter.write(','.join(map(str,header_list))+'\n') for row in filereader: row = row.strip() row_list = row.split(',') print(row_list) filewriter.write(','.join(map(str,row_list))+'\n')
說明:map 函數將 str 函數應用于 header_list 中的每個元素,確保每個元素都是字符串。然后,
join 函數在 header_list 中的每個值之 間插入一個逗號,將這個列表轉換為一個字符串。
執行:
#使用pandas讀寫和處理CSV文件 import pandas as pd input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] #data_frame:數據框也是存儲數據的一種方式。 #數據框中保留了“表格”這種數據組織方式,不需要使用列表套列表的方式來分析數據 data_frame = pd.read_csv(input_file) print(data_frame) data_frame.to_csv(output_file, index=False)
說明:data_frame:數據框也是存儲數據的一種方式。數據框中保留了“表格”這種數據組織方式,不需要使用列表套列表的方式來分析數據。
執行:
#使用內置csv讀寫和處理CSV文件,用于正確 處理數據值中的嵌入逗號和其他復雜模式的 import csv import sys input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file: with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file: #創建文件讀對象 #第二個參數(就是 delimiter=',') 是默認分隔符, #所以如果你的輸入文件和輸出文件都是用逗號分隔的,就不需要指定這個 參數 filereader = csv.reader(csv_in_file, delimiter=',') #創建文件寫對象 filewriter = csv.writer(csv_out_file, delimiter=',') for row_list in filereader: print(row_list) filewriter.writerow(row_list)
說明:第二個參數(就是 delimiter=',') 是默認分隔符,所以如果你的輸入文件和輸出文件都是用逗號分隔的,就不需要指定這個參數。
執行:
“怎么用python讀寫CSV文件”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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