python对csv文件处理,python写入csv文件的几种方法总结

　　Csv是逗号分隔值的缩写，它是以文本文件形式存储的表格数据，如下表所示：

　　您可以将其存储为包含以下内容的csv文件：

　　编号，姓名，年龄，分数1，mayi，18，99

　　2，杰克，21，89

　　3，汤姆，25，95

　　4，rain，19，80假设上述csv文件保存为 test.csv

　　1.读文件

　　如何像操作Excel一样用Python提取其中一列，也就是一个字段？使用Python自己的csv模块，有两种方法可以实现这一点：

　　第一种方法使用reader函数

　　接收一个迭代对象(比如csv文件)，如果可以返回一个生成器，就可以从中解析出csv的内容：比如下面的代码可以读取csv的所有内容，以行为单位：

　　#!/usr/bin/python3

　　#-*-编码：utf-8-*-

　　importcsv

　　# Read WithOpen (test.csv ， r ，编码= UTF-8) ASF:

　　reader=csv.reader(f)

　　rows=[rowforrowinreader]

　　打印(行)

　　获取：

　　[[编号，姓名，年龄，分数]，

　　[1 ， mayi ， 18 ， 99]，

　　[2 ，杰克， 21 ， 89]，

　　[3 ，汤姆， 25 ， 95]，

　　[4 ，注意

　　sp;'rain','19','80']]要提取其中某一列，可以用下面的代码：

#!/usr/bin/python3
　　#-*-coding:utf-8-*-
　　importcsv
　　#读取第二列的内容
　　withopen("test.csv","r",encoding="utf-8")asf:
　　reader=csv.reader(f)
　　column=[row[1]forrowinreader]
　　print(column)

得到：

['Name','mayi','jack','tom','rain']

注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号，比如Name在第2列，而不能根据'Name'这个标题查询。

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　　这时可以采用第二种方法：

　　第二种方法是使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：

#-*-coding:utf-8-*-
　　importcsv
　　#读
　　withopen("test.csv","r",encoding="utf-8")asf:
　　reader=csv.DictReader(f)
　　column=[rowforrowinreader]
　　print(column)

　　得到：

[{'No.':'1','Age':'18','Score':'99','Name':'mayi'},
　　{'No.':'2','Age':'21','Score':'89','Name':'jack'},
　　{'No.':'3','Age':'25','Score':'95','Name':'tom'},
　　{'No.':'4','Age':'19','Score':'80','Name':'rain'}]

如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：

#!/usr/bin/python3
　　#-*-coding:utf-8-*-
　　__author__='mayi'
　　importcsv
　　#读取Name列的内容
　　withopen("test.csv","r",encoding="utf-8")asf:
　　reader=csv.DictReader(f)
　　column=[row['Name']forrowinreader]
　　print(column)

得到：

['mayi','jack','tom','rain']

2.写文件

　　读文件时，我们把csv文件读入列表中，写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中。

#!/usr/bin/python3
　　#-*-coding:utf-8-*-
　　__author__='mayi'
　　importcsv
　　#写：追加
　　row=['5','hanmeimei','23','81']
　　out=open("test.csv","a",newline="")
　　csv_writer=csv.writer(out,dialect="excel")
　　csv_writer.writerow(row)

　　得到：

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