이 글에서는 CSV 파일 읽기 및 쓰기와 관련된 문제를 주로 정리하는 Python에 대한 관련 지식을 제공합니다. CSV(쉼표로 구분된 값)는 행에 저장되는 쉼표로 구분된 값입니다. 모두에게 도움이 되기를 바라며 함께 살펴보겠습니다.
【관련 추천: Python3 동영상 튜토리얼】
CSV(Comma-Separated Values)는 쉼표로 구분된 값으로, 쉼표로 구분된 줄에 저장되는 텍스트 파일입니다. 문자열 유형(참고: 숫자는 문자열 유형입니다).
CSV에 중국어가 있으면 utf-8 인코딩으로 읽고 써야 합니다.
1. CSV 라이브러리 가져오기
Python에는 사용할 수 있는 자체 CSV 파일 라이브러리가 있습니다. csv 파일에 작업을 수행하고 싶습니다. 읽고 쓸 때 직접 가져오기만 하면 됩니다. |
import csv
2. CSV 파일 읽기 및 쓰기
2.1 목록 형식으로 CSV 파일 쓰기
구문: csv.writer(f):
writer는 writerow(목록) 한 줄 쓰기 및 writerows( 중첩 목록) 수동으로 저장하지 않고 여러 행을 일괄적으로 작성합니다.
import csv header = ['name','age','QQ_num','wechat']data = [['suliang','21','787991021','lxzy787991021']]with open ('information.csv','w',encoding='utf-8',newline='') as fp: # 写 writer =csv.writer(fp) # 设置第一行标题头 writer.writerow(header) # 将数据写入 writer.writerows(data)
결과:
파일을 열 때 형식을 w, 텍스트 쓰기로 지정해야 합니다.
파일을 열 때 자동으로 새 줄을 추가하지 않도록 지정하세요. newline='' 그렇지 않으면 작성된 각 줄에 대해 하나 더.
2.2 목록 형식으로 CSV 파일 읽기
구문: csv.reader(f, delimiter=',')
reader는 생성기로서 한 번에 한 줄씩 읽으며 각 데이터 줄은 목록에 있습니다. 형식의 경우 구분 기호 매개변수
import csvwith open('information.csv',encoding='utf-8')as fp: reader = csv.reader(fp) # 获取标题 header = next(reader) print(header) # 遍历数据 for i in reader: print(i)
를 통해 구분 기호를 지정할 수 있습니다. 결과:
파일을 읽을 때 파일 경로를 올바르게 작성해야 합니다. 확실하지 않은 경우 절대 경로를 작성할 수 있습니다. csv의 내용을 얻으려면 순회한 후 출력해야 합니다.
2.3 csv 파일을 사전 형식으로 작성
구문: csv.DicWriter(f):
작성 시 writeheader()를 사용하여 제목을 작성한 후 writerow(사전 형식 데이터 행)를 사용하거나 writerows( 다중 행 데이터)
import csv header = ['name','age']data = [{'name':'suliang','age':'21'}, {'name':'xiaoming','age':'22'}, {'name':'xiaohu','age':'25'}]with open ('information.csv','w',encoding='utf-8',newline='') as fp: # 写 writer =csv.DictWriter(fp,header) # 写入标题 writer.writeheader() # 将数据写入 writer.writerows(data)
결과:
2.4 csv 파일을 사전 형식으로 읽기
구문: csv.DicReader(f, delimiter=',')
제목과 각 열을 직접 조합 데이터를 OrderedDict 형식으로 변환하므로 헤더 행을 별도로 읽을 필요가 없습니다
import csvwith open('information.csv',encoding='utf-8')as fp: reader = csv.DictReader(fp) for i in reader print(i)
결과:
첨부 파일: csv 읽기 및 쓰기 모드
r: 읽기 모드에서 파일을 열면 파일 정보를 읽을 수 있습니다
w: 파일을 쓰기 모드로 열고 파일에 정보를 씁니다. 파일이 있으면 지우고 다시 작성하세요.
a: 파일을 열 때 포인터를 끝으로 이동할 수 있습니다.
r+: 읽기-쓰기 모드로 파일을 엽니다. 파일을 읽고 쓸 수 있습니다.
w+: 파일 내용을 제거하고 읽기 및 쓰기 모드로 파일을 엽니다.
a+: 읽기 및 쓰기 모드로 파일 열기, 파일 포인터를 끝으로 이동
b: 바이너리 모드로 파일 열기
【관련 권장 사항: Python3 비디오 튜토리얼】
위 내용은 한 기사에서 Python으로 CSV 파일을 읽고 쓰는 방법을 알아보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

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