python怎麼讀csv

❶ python按時間讀取csv中的數據

我在這里做的小測試是可以的

你將會員卡號想像成你那表格里的時間，其他是一樣的。

❷ python—CSV的讀寫

1.寫入csv數據

import csv

header=['class','name','sex','height','year']

rows=[

[1,'xiaoming','male',168,23],

[1,'xiaohong','female',162,22],

[2,'xiaozhang','female',158,21],

[2,'xiaoli','male',158,21]

]

with open('csvdir.csv','w',newline='')as f:          #newline=" "是為了避免寫入之後有空行

        ff=csv.writer(f)

        ff.writerow(header)

        ff.writerows(rows)

2.在寫入字典序列類型數據的時候，需要傳入兩個參數，一個是文件對象——f，一個是欄位名稱——fieldnames，到時候要寫入表頭的時候，只需要調用writerheader方法，寫入一行字典系列數據調用writerrow方法，並傳入相應字典參數，寫入多行調用writerows  

import csv

headers = ['class','name','sex','height','year']

rows = [

        {'class':1,'name':'xiaoming','sex':'male','height':168,'year':23},

        {'class':1,'name':'xiaohong','sex':'female','height':162,'year':22},

        {'class':2,'name':'xiaozhang','sex':'female','height':163,'year':21},

        {'class':2,'name':'xiaoli','sex':'male','height':158,'year':21},

    ]

with open('test2.csv','w',newline='')as f:

      f_csv = csv.DictWriter(f,headers)

      f_csv.writeheader()

      f_csv.writerows(rows)

注意：列表和字典形式的數據寫入是不一樣的！！！！！！

3.csv的讀取，和讀取文件差不多：

import csv 

with open('test.csv')as f:

    f_csv = csv.reader(f)

    for row in f_csv:

        print(row)

❸ 怎麼用python讀取csv數據

python 自帶 csv 框架。

#讀取csv文件
importcsv
withopen('some.csv','rb')asf:#採用b的方式處理可以省去很多問題
reader=csv.reader(f)
forrowinreader:#dosomethingwithrow,suchasrow[0],row[1]

importcsv
withopen('some.csv','wb')asf:#採用b的方式處理可以省去很多問題
writer=csv.writer(f)
writer.writerows(someiterable)

❹ python 讀取CSV 文件

讀取一個CSV 文件

最全的

一個簡化版本

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)

可以是URL，可用URL類型包括：http, ftp, s3和文件。對於多文件正在准備中

本地文件讀取實例：://localhost/path/to/table.csv

**sep **: str, default 『,』

指定分隔符。如果不指定參數，則會嘗試使用逗號分隔。分隔符長於一個字元並且不是『s+』,將使用python的語法分析器。並且忽略數據中的逗號。正則表達式例子：' '

**delimiter **: str, default None

定界符，備選分隔符（如果指定該參數，則sep參數失效）

delim_whitespace : boolean, default False.

指定空格(例如』 『或者』 『)是否作為分隔符使用，等效於設定sep='s+'。如果這個參數設定為Ture那麼delimiter 參數失效。

在新版本0.18.1支持

header : int or list of ints, default 『infer』

指定行數用來作為列名，數據開始行數。如果文件中沒有列名，則默認為0，否則設置為None。如果明確設定header=0 就會替換掉原來存在列名。header參數可以是一個list例如：[0,1,3]，這個list表示將文件中的這些行作為列標題（意味著每一列有多個標題），介於中間的行將被忽略掉。

注意：如果skip_blank_lines=True 那麼header參數忽略注釋行和空行，所以header=0表示第一行數據而不是文件的第一行。

**names **: array-like, default None

用於結果的列名列表，如果數據文件中沒有列標題行，就需要執行header=None。默認列表中不能出現重復，除非設定參數mangle_pe_cols=True。

index_col : int or sequence or False, default None

用作行索引的列編號或者列名，如果給定一個序列則有多個行索引。

如果文件不規則，行尾有分隔符，則可以設定index_col=False 來是的pandas不適用第一列作為行索引。

usecols : array-like, default None

返回一個數據子集，該列表中的值必須可以對應到文件中的位置（數字可以對應到指定的列）或者是字元傳為文件中的列名。例如：usecols有效參數可能是 [0,1,2]或者是 [『foo』, 『bar』, 『baz』]。使用這個參數可以加快載入速度並降低內存消耗。

as_recarray : boolean, default False

不贊成使用：該參數會在未來版本移除。請使用pd.read_csv(...).to_records()替代。

返回一個Numpy的recarray來替代DataFrame。如果該參數設定為True。將會優先squeeze參數使用。並且行索引將不再可用，索引列也將被忽略。

**squeeze **: boolean, default False

如果文件值包含一列，則返回一個Series

**prefix **: str, default None

在沒有列標題時，給列添加前綴。例如：添加『X』 成為 X0, X1, ...

**mangle_pe_cols **: boolean, default True

重復的列，將『X』...』X』表示為『X.0』...』X.N』。如果設定為false則會將所有重名列覆蓋。

dtype : Type name or dict of column -> type, default None

每列數據的數據類型。例如 {『a』: np.float64, 『b』: np.int32}

**engine **: {『c』, 『python』}, optional

Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.

使用的分析引擎。可以選擇C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完備。

converters : dict, default None

列轉換函數的字典。key可以是列名或者列的序號。

true_values : list, default None

Values to consider as True

false_values : list, default None

Values to consider as False

**skipinitialspace **: boolean, default False

忽略分隔符後的空白（默認為False，即不忽略）.

skiprows : list-like or integer, default None

需要忽略的行數（從文件開始處算起），或需要跳過的行號列表（從0開始）。

skipfooter : int, default 0

從文件尾部開始忽略。 (c引擎不支持)

skip_footer : int, default 0

不推薦使用：建議使用skipfooter ，功能一樣。

nrows : int, default None

需要讀取的行數（從文件頭開始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None

一組用於替換NA/NaN的值。如果傳參，需要制定特定列的空值。默認為『1.#IND』, 『1.#QNAN』, 『N/A』, 『NA』, 『NULL』, 『NaN』, 『nan』`.

**keep_default_na **: bool, default True

如果指定na_values參數，並且keep_default_na=False，那麼默認的NaN將被覆蓋，否則添加。

**na_filter **: boolean, default True

是否檢查丟失值（空字元串或者是空值）。對於大文件來說數據集中沒有空值，設定na_filter=False可以提升讀取速度。

verbose : boolean, default False

是否列印各種解析器的輸出信息，例如：「非數值列中缺失值的數量」等。

skip_blank_lines : boolean, default True

如果為True，則跳過空行；否則記為NaN。

**parse_dates **: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

infer_datetime_format : boolean, default False

如果設定為True並且parse_dates 可用，那麼pandas將嘗試轉換為日期類型，如果可以轉換，轉換方法並解析。在某些情況下會快5~10倍。

**keep_date_col **: boolean, default False

如果連接多列解析日期，則保持參與連接的列。默認為False。

date_parser : function, default None

用於解析日期的函數，默認使用dateutil.parser.parser來做轉換。Pandas嘗試使用三種不同的方式解析，如果遇到問題則使用下一種方式。

1.使用一個或者多個arrays（由parse_dates指定）作為參數；

2.連接指定多列字元串作為一個列作為參數；

3.每行調用一次date_parser函數來解析一個或者多個字元串（由parse_dates指定）作為參數。

**dayfirst **: boolean, default False

DD/MM格式的日期類型

**iterator **: boolean, default False

返回一個TextFileReader 對象，以便逐塊處理文件。

chunksize : int, default None

文件塊的大小， See IO Tools docs for more information on iterator and chunksize.

compression : {『infer』, 『gzip』, 『bz2』, 『zip』, 『xz』, None}, default 『infer』

直接使用磁碟上的壓縮文件。如果使用infer參數，則使用 gzip, bz2, zip或者解壓文件名中以『.gz』, 『.bz2』, 『.zip』, or 『xz』這些為後綴的文件，否則不解壓。如果使用zip，那麼ZIP包中國必須只包含一個文件。設置為None則不解壓。

新版本0.18.1版本支持zip和xz解壓

thousands : str, default None

千分位分割符，如「，」或者「."

decimal : str, default 『.』

字元中的小數點 (例如：歐洲數據使用』，『).

float_precision : string, default None

Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.

指定

**lineterminator **: str (length 1), default None

行分割符，只在C解析器下使用。

**quotechar **: str (length 1), optional

引號，用作標識開始和解釋的字元，引號內的分割符將被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0

控制csv中的引號常量。可選 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True

雙引號，當單引號已經被定義，並且quoting 參數不是QUOTE_NONE的時候，使用雙引號表示引號內的元素作為一個元素使用。

escapechar : str (length 1), default None

當quoting 為QUOTE_NONE時，指定一個字元使的不受分隔符限值。

comment : str, default None

標識著多餘的行不被解析。如果該字元出現在行首，這一行將被全部忽略。這個參數只能是一個字元，空行（就像skip_blank_lines=True）注釋行被header和skiprows忽略一樣。例如如果指定comment='#' 解析『#empty a,b,c 1,2,3』 以header=0 那麼返回結果將是以』a,b,c'作為header。

encoding : str, default None

指定字元集類型，通常指定為'utf-8'. List of Python standard encodings

dialect : str or csv.Dialect instance, default None

如果沒有指定特定的語言，如果sep大於一個字元則忽略。具體查看csv.Dialect 文檔

tupleize_cols : boolean, default False

Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

error_bad_lines : boolean, default True

如果一行包含太多的列，那麼默認不會返回DataFrame ，如果設置成false，那麼會將改行剔除（只能在C解析器下使用）。

warn_bad_lines : boolean, default True

如果error_bad_lines =False，並且warn_bad_lines =True 那麼所有的「bad lines」將會被輸出（只能在C解析器下使用）。

**low_memory **: boolean, default True

分塊載入到內存，再低內存消耗中解析。但是可能出現類型混淆。確保類型不被混淆需要設置為False。或者使用dtype 參數指定類型。注意使用chunksize 或者iterator 參數分塊讀入會將整個文件讀入到一個Dataframe，而忽略類型（只能在C解析器中有效）

**buffer_lines **: int, default None

不推薦使用，這個參數將會在未來版本移除，因為他的值在解析器中不推薦使用

compact_ints : boolean, default False

不推薦使用，這個參數將會在未來版本移除

如果設置compact_ints=True ，那麼任何有整數類型構成的列將被按照最小的整數類型存儲，是否有符號將取決於use_unsigned 參數

use_unsigned : boolean, default False

不推薦使用：這個參數將會在未來版本移除

如果整數列被壓縮(i.e. compact_ints=True)，指定被壓縮的列是有符號還是無符號的。

memory_map : boolean, default False

如果使用的文件在內存內，那麼直接map文件使用。使用這種方式可以避免文件再次進行IO操作。

ref：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

❺ python中怎麼讀取csv文件

Python讀取CSV文件方法如下：
如下是一個CVS文件
使用Python打開CSV可以直接使用open函數打開，然後使用reader函數讀取內容，實現代碼如下：
運行結果如下：
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python中怎麼讀取csv文件的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

❻ 請教PYTHON讀取CSV文件方法

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

fromLogimportLoginfo
importcgi,os,csv,sys,re
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

print"Content-Type:text/htmlcharset=utf-8
"

fileitem=''
defget_cgi_file():
''''''
globalfileitem,device_id,maxDeviceID,maxDriverID,channelid,ChannelDeviceType
form=cgi.FieldStorage()
#獲取文件名
fileitem=form['filename1']
#檢測文件是否上傳
iffileitem.filename:
#去掉文件路徑，獲取文件名稱
fn=os.path.basename(fileitem.filename)
open(global_var.uploadfile_path,'wb').write(fileitem.file.read())
#message='文件"'+fn+'"上傳成功！'
#printmessage
else:
message='沒有文件上傳！'
printmessage

defconvert_gbk2utf8():
data_list=[]
fd=open(global_var.uploadfile_path,'rb')
csvfd=csv.reader(fd)
forc1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10,c11,c12,c13,c14incsvfd:
c1_u=c1.decode('gb2312').encode('utf-8')
c2_u=c2.decode('gb2312').encode('utf-8')
c3_u=c3.decode('gb2312').encode('utf-8')
c4_u=c4.decode('gb2312').encode('utf-8')
c4_u=c4.decode('gb2312').encode('utf-8')
c5_u=c5.decode('gb2312').encode('utf-8')
c6_u=c6.decode('gb2312').encode('utf-8')
c7_u=c7.decode('gb2312').encode('utf-8')
c8_u=c8.decode('gb2312').encode('utf-8')
c9_u=c9.decode('gb2312').encode('utf-8')
c10_u=c10.decode('gb2312').encode('utf-8')
c11_u=c11.decode('gb2312').encode('utf-8')
c12_u=c12.decode('gb2312').encode('utf-8')
c13_u=c13.decode('gb2312').encode('utf-8')
c14_u=c14.decode('gb2312').encode('utf-8')
data_row_list=[c1_u,c2_u,c3_u,c4_u,c5_u,c6_u,c7_u,c8_u,c9_u,c10_u,c11_u,c12_u,c13_u,c14_u]
data_list.append(data_row_list)
fd.close()
#log.write_debug(data_list)
returndata_list

defanaly_csv_file(data_list):
forrownuminrange(len(data_list)):
ifrownum==0:
attrib=data_list[rownum]
else:
foriinrange(len(attrib)):
#這里循環取數據，依據是列名
ifattrib[i]=='你的列名':
printdata_list[rownum][i]

if__name__=='__main__':
log=Loginfo.Loginfo()
get_cgi_file()
try:
data_list=convert_gbk2utf8()
exceptExceptionase:
print("正在導入的表格列數不對，請檢查！")
deleteDevice()

刪了一些函數，這樣應該可以看得懂吧，c14_u是列，有多少列就多少個，這是轉換編碼。analy_csv_file(data_list)裡面對拿到的文件做處理

❼ python怎麼讀取csv文件

csv文件就是用逗號分隔的文本文件，和文本文件的讀取方式相同。
如果csv文件都是數值，想要將其轉為列表，可採用如下程序實現：
# csv_file
f=open('abc.txt','r')
lines=f.readlines()
print(lines)
f.close()
list1=[]
for line in lines:
for i in line.split(','):
list1.append(int(i))
print(list1)

❽ python中讀取csv文件

python中讀取csv方法有3種：
第一種，普通方法讀取（open函數打開，然後使用for循環讀取內容）；
第二種，使用用CSV標准庫讀取；
第三種，用pandas模塊讀取。

❾ 怎麼用python讀取csv數據

這兩天剛好看到，Python CookBook上有說到。這里是三種讀取csv的方法。

文件格式是這樣的

Region,DATE_,RAW_ACU

zh_ch,Jan 27 2017,208172

importcsv


#withopen('data.csv')asf:
#f_csv=csv.reader(f)
#headers=next(f_csv)
#forrowinf_csv:
##print(row)
#print(row[0],row[1])


#withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
#f_csv=csv.reader(f)
#headers=next(f_csv)
#print(headers)
#Row=namedtuple('Row',headers)
#forrinf_csv:
#row=Row(*r)
#print(row.Region,row.DATE_)


withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
f_csv=csv.DictReader(f)
forrowinf_csv:
print(row['DATE_'],row)

具體可以看這個文檔。http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c06/p01_read_write_csv_data.html。

❿ 如何用python 讀寫 csv

csv文件就是按逗號分隔的文本, 可以用python自帶的讀取文本的方式, 不過我推薦用pandas包, 讀寫都很方便

#coding=utf-8
#傳統方式
#讀
f1=open('1.csv','r').readlines()
result=map(lambdax:x.strip().split(','),f)
#寫
f2=open('1.csv','w')
f2.write('whatyouwanttowrite')
#pandas方法
importpandasaspd
#讀
result=pd.read_csv('1.csv')#result被轉化為DataFrame對象
#寫
#寫的時候可以操作result這個DataFrame對象,類似excel的表格,十分方便
result[0,0]=1
result.to_csv('2.csv')#將修改後的DataFrame保存為一個新的csv或者你想替換1.csv也可以

粗略介紹了一點, 如果有不懂的, 請追問.