本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要整理了读取和写入CSV文件的相关问题,CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值,一种以逗号分隔按行存储的文本文件,所有的值都表现为字符串类型,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
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CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值,一种以逗号分隔按行存储的文本文件,所有的值都表现为字符串类型(注意:数字为字符串类型)。
如果CSV中有中文,应以utf-8编码读写.
1.导入CSV库
python中对csv文件有自带的库可以使用,当我们要对csv文件进行读写的时候直接导入即可。 |
import csv
2.对CSV文件进行读写
2.1 用列表形式写入CSV文件
语法:csv.writer(f):
writer支持writerow(列表)单行写入,和writerows(嵌套列表)批量写入多行,无须手动保存。
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)
结果:
注意,打开文件时应指定格式为w, 文本写入.
打开文件时,指定不自动添加新行newline=‘’,否则每写入一行就或多一个空行。
2.2 用列表形式读取CSV文件
语法:csv.reader(f, delimiter=‘,’)
reader为生成器,每次读取一行,每行数据为列表格式,可以通过delimiter参数指定分隔符
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)
结果:
读取文件时文件路径务必要写对,不确定时可写绝对路径。要获取csv的内容则需要遍历再输出。
2.3 用字典形式写入csv文件
语法:csv.DicWriter(f):
写入时可使用writeheader()写入标题,然后使用writerow(字典格式数据行)或writerows(多行数据)
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)
结果:
2.4 用字典形式读取csv文件
语法:csv.DicReader(f, delimiter=‘,’)
直接将标题和每一列数据组装成有序字典(OrderedDict)格式,无须再单独读取标题行
import csvwith open('information.csv',encoding='utf-8')as fp: reader = csv.DictReader(fp) for i in reader print(i)
结果:
附:csv读写的模式
r:以读方式打开文件,可读取文件信息
w: 已写方式打开文件,可向文件写入信息。如文件存在,则清空,再写入
a:以追加模式打开文件,打开文件可指针移至末尾,文件不存在则创建
r+:以读写方式打开文件,可对文件进行读和写操作
w+:消除文件内容,以读写方式打开文件
a+:以读写方式打开文件,文件指针移至末尾
b:以二进制打开文件
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以上是一文搞懂怎么在python中读取和写入CSV文件的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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