【Python】Python處理csv文件

Python處理csv文件

CSV(Comma-Separated Values)即逗號分隔值，可以用Excel打開查看。由於是純文本，任何編輯器也都可打開。與Excel文件不同，CSV文件中：

• 值沒有類型，所有值都是字符串
• 不能指定字體顏色等樣式
• 不能指定單元格的寬高，不能合並單元格
• 沒有多個工作表
• 不能嵌入圖像圖表

在CSV文件中，以,作為分隔符，分隔兩個單元格。像這樣a,,c表示單元格a和單元格c之間有個空白的單元格。依此類推。

不是每個逗號都表示單元格之間的分界。所以即使CSV是純文本文件，也堅持使用專門的模塊進行處理。Python內置了csv模塊。先看看一個簡單的例子。

從CSV文件中讀取數據

import csv filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) print(list(reader))

data不能直接打印，list(data)最外層是list，里層的每一行數據都在一個list中，有點像這樣

[['name', 'age'], ['Bob', '14'], ['Tom', '23'], ...]

於是我們可以這樣訪問到Bob的年齡reader[1][1], 在for循環中遍歷如下

import csv filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: # 行號從1開始 print(reader.line_num, row)

截取一部分輸出

1 ['AKST', 'Max TemperatureF', 'Mean TemperatureF', 'Min TemperatureF', 'Max Dew PointF', 'MeanDew PointF', 'Min DewpointF', 'Max Humidity', ' Mean Humidity', ' Min Humidity', ' Max Sea Level PressureIn', ' Mean Sea Level PressureIn', ' Min Sea Level PressureIn', ' Max VisibilityMiles', ' Mean VisibilityMiles', ' Min VisibilityMiles', ' Max Wind SpeedMPH', ' Mean Wind SpeedMPH', ' Max Gust SpeedMPH', 'PrecipitationIn', ' CloudCover', ' Events', ' WindDirDegrees'] 2 ['2014-1-1', '46', '42', '37', '40', '38', '36', '97', '86', '76', '29.95', '29.77', '29.57', '10', '8', '2', '25', '14', '36', '0.69', '8', 'Rain', '138'] ...

前面的數字是行號，從1開始，可以用reader.line_num獲取。

要注意的是，reader只能被遍歷一次。由於reader是可迭代對象，可以使用next方法一次獲取一行。

import csv filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) # 讀取一行，下面的reader中已經沒有該行了 head_row = next(reader) for row in reader: # 行號從2開始 print(reader.line_num, row)

寫數據到csv文件中

有reader可以讀取，當然也有writer可以寫入。一次寫入一行，一次寫入多行都可以。

import csv # 使用數字和字符串的數字都可以 datas = [['name', 'age'], ['Bob', 14], ['Tom', 23], ['Jerry', '18']] with open('example.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) for row in datas: writer.writerow(row) # 還可以寫入多行 writer.writerows(datas)

如果不指定newline='',則每寫入一行將有一空行被寫入。上面的代碼生成如下內容。

name,age Bob,14 Tom,23 Jerry,18 name,age Bob,14 Tom,23 Jerry,18

DictReader和DictWriter對象

使用DictReader可以像操作字典那樣獲取數據，把表的第一行（一般是標頭）作為key。可訪問每一行中那個某個key對應的數據。

import csv filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: # Max TemperatureF是表第一行的某個數據，作為key max_temp = row['Max TemperatureF'] print(max_temp)

使用DictWriter類，可以寫入字典形式的數據，同樣鍵也是標頭（表格第一行）。

import csv headers = ['name', 'age'] datas = [{'name':'Bob', 'age':23}, {'name':'Jerry', 'age':44}, {'name':'Tom', 'age':15} ] with open('example.csv', 'w', newline='') as f: # 標頭在這里傳入，作為第一行數據 writer = csv.DictWriter(f, headers) writer.writeheader() for row in datas: writer.writerow(row) # 還可以寫入多行 writer.writerows(datas)

就先了解到這兒。