pandas读取csv文件,pandas写入csv

　　本文将带您了解CSV文件的基础知识，因此在处理导入的数据时，大多数CSV读取、处理和写入任务都可以通过基本的Pythoncsv库轻松完成。如果需要读取和处理大量数据，熊猫库还提供了快速简单的CSV处理功能。

　　00-1010什么是CSV文件？CSV库解析CSV文件，读取CSV文件，CSV阅读器参数，写入CSV文件。用pandas库解析CSV文件，读取CSV文件，写入CSV文件。

　　CSV文件通常由处理大量数据的程序创建。从电子表格和数据库中导出数据，并将其导入其他程序。例如，您可以将数据挖掘程序的结果导出为CSV文件，然后将其导入电子表格以分析数据、生成用于演示的图表或准备发布报告。

　　CSV文件非常容易以编程方式处理。任何支持文本文件输入和字符串操作的语言(比如Python)都可以直接处理CSV文件。

什么是 CSV 文件

　　Csv库提供了读写CSV文件的功能。专为开箱即用的Excel生成的CSV文件而设计，适用于各种CSV格式。这个csv库包含用于从CSV文件中读取、写入和处理数据的对象和其他代码。

CSV 库解析 CSV 文件

　　CSV文件使用Python内置的open()函数作为文本文件打开，该函数返回一个file对象。然后使用reader对象完成对CSV文件的读取。

　　员工_生日. txt

　　姓名、部门、生日月份

　　约翰史密斯，会计，11月

　　艾丽卡迈耶斯，IT，三月

　　直读法。

　　导入csv

　　打开( employee_birthday.txt )作为csv_file:

　　csv_reader=csv.reader(csv_file，分隔符=，)

　　line_count=0

　　对于csv_reader:中的行

　　如果line_count==0:

　　print(f 列名为{ ，。join(row)} )

　　line_count=1

　　else:

　　print(ft{row[0]}在{row[1]}部门工作，出生于{row[2]}。)

　　line_count=1

　　打印已处理的{line_count}行。)

　　字典阅读的方法。

　　导入csv

　　用open(employee_birthday.txt ，mode=r )作为csv_file:

　　csv_reader=csv。字典阅读器(csv_file)

　　 line_count = 0

　　 for row in csv_reader:

　　 if line_count == 0:

　　 print(fColumn names are {", ".join(row)})

　　 line_count += 1

　　 print(ft{row["name"]} works in the {row["department"]} department, and was born in {row["birthday month"]}.)

　　 line_count += 1

　　 print(fProcessed {line_count} lines.)

　　最终输出的结果是一样的。

Column names are name, department, birthday month
John Smith works in the Accounting department, and was born in November.
Erica Meyers works in the IT department, and was born in March.
Processed 3 lines.

　　

CSV reader 参数

　　reader 对象可以通过指定附加参数来处理不同样式的 CSV 文件。

　　delimiter 指定用于分隔每个字段的字符，默认值为逗号 (‘,’)。

　　quotechar 指定用于包围包含分隔符的字段的字符，默认值为双引号 ( ’ " ')。

　　escapechar 指定用于转义分隔符的字符以防不使用引号，默认是没有转义字符。

　　employee_addresses.txt

name,address,date joined

　　此 CSV 文件包含三个字段：name、address 和 date joined，由逗号分隔。问题是 address 字段的数据还包含一个逗号来表示邮政编码。

　　思考一下这个应该怎么处理？

CSV 文件的写入

　　CSV 文件的写入可以使用 .write_row() 方法进行操作。

import csv

　　quotechar 用来包围含特殊字符的字段，排除歧义使用。

　　quoting的几种控制引号行为情况：

　　csv.QUOTE_NONNUMERIC)# 非数字加引号

　　csv.QUOTE_ALL # 所有字段加引号

　　csv.QUOTE_MINIMAL # 特殊字段加引号

　　csv.QUOTE_NONE # 都不加引号

　　字典方式写入。

import csv

　　employee_file2.csv

emp_name,dept,birth_month

使用 pandas 库解析 CSV 文件

　　pandas 是一个开源 Python 库，提供高性能的数据分析工具和易于使用的数据结构，可以共享数据、代码、分析结果、可视化和叙述性文本。