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詳解python讀取與寫入csv格式文件方法

來(lái)源：懂視網(wǎng) 責(zé)編：小采 時(shí)間：2020-11-27 14:25:19
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詳解python讀取與寫入csv格式文件方法

詳解python讀取與寫入csv格式文件方法:python讀取與寫入csv格式文件在數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常需要從csv格式的文件中存取數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)寫書到csv文件中。將csv文件中的數(shù)據(jù)直接讀取為dict類型和DataFrame是非常方便也很省事的一種做法，以下代碼以鳶尾花數(shù)據(jù)為例。csv文件讀取為dict代碼# -*- c
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python讀取與寫入csv格式文件

在數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常需要從csv格式的文件中存取數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)寫書到csv文件中。將csv文件中的數(shù)據(jù)直接讀取為dict類型和DataFrame是非常方便也很省事的一種做法，以下代碼以鳶尾花數(shù)據(jù)為例。

csv文件讀取為dict

代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
with open('E:/iris.csv') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldnames默認(rèn)為None,如果所讀csv文件沒有表頭，則需要指定
list_1 = [e for e in reader] # 每行數(shù)據(jù)作為一個(gè)dict存入鏈表中
csvfile.close()
print list_1[0]

輸出

{'Petal.Length': '1.4', 'Sepal.Length': '5.1', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.5', 'Species': 'setosa'}

如果讀入的每條數(shù)據(jù)需要單獨(dú)處理且數(shù)據(jù)量較大，推薦逐條處理然后再放入。

list_1 = list()
for e in reader:
 list_1.append(your_func(e)) # your_func為每條數(shù)據(jù)的處理函數(shù)

多條類型為dict的數(shù)據(jù)寫入csv文件

代碼

# 數(shù)據(jù)
data = [
{'Petal.Length': '1.4', 'Sepal.Length': '5.1', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.5', 'Species': 'setosa'},
{'Petal.Length': '1.4', 'Sepal.Length': '4.9', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3', 'Species': 'setosa'},
{'Petal.Length': '1.3', 'Sepal.Length': '4.7', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.2', 'Species': 'setosa'},
{'Petal.Length': '1.5', 'Sepal.Length': '4.6', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.1', 'Species': 'setosa'}
]
# 表頭
header = ['Petal.Length', 'Sepal.Length', 'Petal.Width', 'Sepal.Width', 'Species']
print len(data)
with open('E:/dst.csv', 'wb') as dstfile: #寫入方式選擇wb，否則有空行
 writer = csv.DictWriter(dstfile, fieldnames=header)
 writer.writeheader() # 寫入表頭
 writer.writerows(data) # 批量寫入
dstfile.close()

上述代碼將數(shù)據(jù)整體寫入csv文件，如果數(shù)據(jù)量較多且想實(shí)時(shí)查看寫入了多少數(shù)據(jù)可以使用writerows函數(shù)。

讀取csv文件為DataFrame

代碼

# 讀取csv文件為DataFrame
import pandas as pd
dframe = pd.DataFrame.from_csv('E:/iris.csv')

也可以稍微曲折點(diǎn)：

import csv
import pandas as pd
with open('E:/iris.csv') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldnames默認(rèn)為None,如果所讀csv文件沒有表頭，則需要指定
 list_1 = [e for e in reader] # 每行數(shù)據(jù)作為一個(gè)dict存入鏈表中
csvfile.close()
dfrme = pd.DataFrame.from_records(list_1)

DataFrame寫入csv文件

dfrme.to_csv('E:/dst.csv', index=False) # 不要每行的編號(hào)

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