詳解python讀取與寫入csv格式檔案方法

python讀取與寫入csv格式檔案

在資料分析中經常需要從csv格式的檔案存取資料以及將資料寫書到csv檔案。將csv檔案中的資料直接讀取為dict類型和DataFrame是非常方便也很省事的一種做法，以下程式碼以鳶尾花資料為例。

csv檔案讀取為dict

程式碼

# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
with open('E:/iris.csv') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None)   # fieldnames默认为None,如果所读csv文件没有表头，则需要指定
list_1 = [e for e in reader]  # 每行数据作为一个dict存入链表中
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'}

如果讀入的每個資料需要單獨處理且資料量較大，推薦逐條處理然後再放入。

list_1 = list()
for e in reader:
  list_1.append(your_func(e)) # your_func为每条数据的处理函数

多條類型為dict的資料寫入csv文件

代碼

#   数据
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'}
]
#   表头
header = ['Petal.Length', 'Sepal.Length', 'Petal.Width', 'Sepal.Width', 'Species']
print len(data)
with open('E:/dst.csv', 'wb') as dstfile:   #写入方式选择wb，否则有空行
    writer = csv.DictWriter(dstfile, fieldnames=header)
    writer.writeheader()    #   写入表头
    writer.writerows(data)  # 批量写入
dstfile.close()

上述程式碼將資料整體寫入csv文件，如果資料量較多且想實時查看寫入了多少資料可以使用writerows函數。

讀取csv檔案為DataFrame

程式碼

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

也可以稍微曲折點：

import csv
import pandas as pd
with open('E:/iris.csv') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None)   # fieldnames默认为None,如果所读csv文件没有表头，则需要指定
    list_1 = [e for e in reader]  # 每行数据作为一个dict存入链表中
csvfile.close()
dfrme = pd.DataFrame.from_records(list_1)

DataFrame寫入csv檔案

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

以上是詳解python讀取與寫入csv格式檔案方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！