python處理csv

⑴ 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.

⑵ python中怎麼處理csv文件

什麼是CSV

就是內容用逗號隔開，後綴是『.csv』的文件。它可以被任何一個文本編輯器打開。如果用excel打開，它又可以是這樣的：

END
讀CSV

典型的可處理的csv文件，通常含有表頭，也就是每列的列名。這樣一來，每一行的內容就可以被當作是以表頭為key的字典。於是可以使用csv定義的類：

class csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)

下面是官方的例子（Python 3）。我們看到，對於csv文件的內容，我們可以通過相應的tag，也就是字典的key來讀取。

在實際使用過程中，為了分離代碼和方便閱讀，可以先把讀取的內容轉存到列表，隨後再根據各個key進行分開處理(針對多列的情況)。

END
寫CSV

同樣的，寫入的也是列表。使用的類：

class csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel', *args, **kwds)

官方例子：我們看到，有專門的函數來寫入表頭，沒有表頭數據是無法對應的。需要注意的是，對於下列語句，『w』需要修改為『wb』，否則每次寫入會有多餘空行
with open('names.csv', 'wb') as csvfile

⑶ python3.x處理csv文件

#-*-coding:UTF-8-*-
from__future__importdivision
importcsv

#csv_reader=csv.reader(open('data.csv','rb'))
#建個list舉例。
csv_reader=[[1,2,0.5],[2,3,2.5],[3,4,3.5]]
dat=0
total=0.0
datmin=0
forrowincsv_reader:
dat2=row[-1]
ifdat2<0.95:
printdat2
datmin+=1
total=total+dat2
dat+=1
#printdatmin
aver=total/dat
minto=datmin/dat
print'averageis%s'%aver
print'lessthen0.95is%s'%minto

⑷ 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)

⑸ 用python處理csv文件，最好可以將裡面的文本信息轉成一個二維數組的形式，具體如下

思路如下：

1. 導入csv庫；

2. 打開文件，並用csv庫函數reader讀入數據；

3. csv讀入的數據是一行一行的，所以通過循環語句把讀到的數據放入到數組里
   

importcsv#必要庫導入
filepath='test.csv'#定義文件名稱，本文件要與當前的.py文件要在同一文件夾下，不然要用絕對路徑
withopen(filepath,'r')ascsvfile:#打開數據文件
reader=csv.reader(csvfile)#用csv的reader函數讀取數據文件
header=next(reader)#讀取數據文件的表頭
data=[]#定義一個空數組用於保存文件的數據
forlineinreader:#循環讀取數據文件並保存到數組data中
data.append(line)#line是個一維數組，是數據文件中的一行數據
print(header)#表頭
print(data)#讀取的二維數組

⑹ csv文件怎麼打開 使用Python讀取和寫入CSV文件

csv文件本質上是一個文本文件，具體的讀取和寫入方法有兩種：
直接對csv文件進行文件讀寫操作，每一行是一條記錄，按行讀取即可，簡單代碼如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方庫中的csv文件讀寫函數（本質上還是使用python的文件讀寫方法），如科學計算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函數，其他的一些第三方包里也有，可以自行查詢。
兩種方法各有優劣，第一種方法的優點就是可控性強，但是代碼相對較多，對於python2編碼處理很麻煩；第二種方法的優點是代碼量小，調用方便，處理編碼問題相對容易（在函數中加一個encoding參數即可），但是代碼內部比較復雜，可控性較差

⑺ 如何用python對csv文件進行數組循環處理

使用 python list即可，因為list可以加入不同的數據類型的數據。

results=list()
lines=open('cvs_file','r').readlines()
forlineinlines:
elements=line.strip().split(',')#supposedlimiteris','
foreinelements:
try:
results.append(float(e))
except:
continue
#
#,soyouneedto
#converseitwithfloatoperator.Butifelementisreadstring
#.

⑻ python讀取csv出錯怎麼解決

Python用pandas的read_csv函數讀取csv文件。
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首先，導入pandas包後，直接用read_csv函數讀取報錯OSError，如下：
解決方案是加上參數：engine='python'。
運行之後沒有報錯，正在我欣喜之餘，輸出一下data.head()想看看數據時候，看到了心痛的感覺，數據亂碼了。
然後，一通網路，解決方案是加上參數：encoding=『utf-8』。結果，這回數據成這樣了：
感受到我心累的感覺了吧。
後來我發現，兩個解決方案：
第一個：關掉Anaconda，重啟Anaconda之後再使用pd.read_csv()加上參數：engine='python'之後就成功了。
第二個：將文件名改為英文名之後直接使用pd.read_csv()就成功了。

⑼ Python如何讀取csv文件某一列的每一行數據，並判斷該數值是否滿足條件

讀取csv文件，用的是csv.reader()這個方法。返回結果是一個_csv.reader的對象，我們可以對這個對象進行遍歷，輸出每一行，某一行，或某一列。代碼如下：

⑽ 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)