Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Introduction à la méthode de lecture et d'écriture de fichiers CSV dans Pandas (avec code)
Cet article vous apporte une introduction à la méthode de lecture et d'écriture de fichiers CSV dans Pandas (avec code). Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Lire csv : utiliser des pandas pour lire
import pandas as pd import csv if name == '__main__':
# header=0——表示csv文件的第一行默认为dataframe数据的行名称, # index_col=0——表示使用第0列作为dataframe的行索引, # squeeze=True——表示如果文件只包含一列,则返回一个序列。 file_dataframe = pd.read_csv('../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv', header=0, index_col=0, squeeze=True) # 结果:
# Lorsque le paramètre index_col=False, génère automatiquement l'index de ligne 0 à n
# données csv :
data_1 = [] # 读取行索引一样的数据,保存为list try: # 行索引为i的数据有多行,列为'pre_star' data_1.extend(file_dataframe .loc[i]['pre_star'].values.astype(float)) except AttributeError: # 行索引为i的数据只有单行, data_1.extend([file_dataframe .loc[i]['pre_star']]) # 多行结果
# ligne Lorsque les données d'index i n'ont qu'une seule ligne, vous ne pouvez pas utiliser .values pour file_dataframe .loc[i]['pre_star'], sinon une erreur sera signalée :
Écrivez en CSV
Utilisez CSV pour écrire
stu1 = [lid, k, pre_count_data[k]] # 打开文件,写模式为追加'a' out = open('../results/write_file.csv', 'a', newline='') # 设定写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 写入具体内容 csv_write.writerow(stu1)
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