京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python程序中用csv模块来操作csv文件的基本使用教程
这篇文章主要介绍了Python程序中用csv模块来操作csv文件的基本使用教程,csv文件中也是格式化的数据,只不过csv本身没有XML和JSON那么流行...需要的朋友可以参考下
CSV全称为“Comma Separated Values”,是一种格式化的文件,由行和列组成,分隔符可以根据需要来变化。
如下面为一csv文件:

csv可以比较方便的在不同应用之间迁移数据。可以将数据批量导出为csv格式,然后倒入到其他应用程序中。很多应用中需要导出报表,也通常用csv格式导出,然后用Excel工具进行后续编辑。
打印发行日期及标题,逐行处理:
for line in open("samples/sample.csv"):
title, year, director = line.split(",")
print year, title
使用csv模块处理:
import csv
reader = csv.reader(open("samples/sample.csv"))
for title, year, director in reader:
print year, title
改变分隔符
创建一csv.excel的子类,并修改分隔符为”;”
# File: csv-example-2.py
import csv
class SKV(csv.excel):
# like excel, but uses semicolons
delimiter = ";"
csv.register_dialect("SKV", SKV)
reader = csv.reader(open("samples/sample.skv"), "SKV")
for title, year, director in reader:
print year, title
如果仅仅仅是改变一两个参数,则可以直接在reader参数中设置,如下:
# File: csv-example-3.py
import csv
reader = csv.reader(open("samples/sample.skv"), delimiter=";")
for title, year, director in reader:
print year, title
将数据存为CSV格式
通过csv.writer来生成一csv文件。
# File: csv-example-4.py
import csv
import sys
data = [
("And Now For Something Completely Different", 1971, "Ian MacNaughton"),
("Monty Python And The Holy Grail", 1975, "Terry Gilliam, Terry Jones"),
("Monty Python's Life Of Brian", 1979, "Terry Jones"),
("Monty Python Live At The Hollywood Bowl", 1982, "Terry Hughes"),
("Monty Python's The Meaning Of Life", 1983, "Terry Jones")
]
writer = csv.writer(sys.stdout)
for item in data:
writer.writerow(item)
实例
下面我们来看一个比较完整的例子,代码说明在注释中:
import csv
# dialect是访问csv文件时需要指定的参数之一,用来确定csv文件的数据格式
# 下面这个函数列举系统支持的dialect有哪些,默认值是'excel',用户也可
# 以从Dialect派生一个类,使用该类的实例作为dialect参数。
print csv.list_dialects()
def test_writer():
# csv文件必须以二进制方式open
with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile)
spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])
spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])
def test_reader():
with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile:
spamreader = csv.reader(csvfile)
for row in spamreader:
print row
# sniffer 用来推断csv文件的格式,不是很准确
def test_sniffer():
with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')
spamwriter.writerow(['Spam'] * 2 + ['Baked Beans'])
spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])
# 通常你需要指定与写入者相同的文件格式才能正确的读取数据
with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile:
spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ')
for row in spamreader:
print ', '.join(row)
# 如果不知道文件格式,sniffer就可以派上用场了
with open('eggs.csv', 'rb') as csvfile:
# 用sniffer推断文件格式,从而得到dialect
dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
print dialect.delimiter, dialect.quotechar
# 文件重新移动到头部
csvfile.seek(0)
# 用推断出来的dialect创建reader
reader = csv.reader(csvfile, dialect)
for row in reader:
print ', '.join(row)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01