python处理csv

⑴ 如何用python 读写 csv

csv文件就是按逗号分隔的文本, 可以用python自带的读取文本的方式, 不过我推荐用pandas包, 读写都很方便

#coding=utf-8
#传统方式
#读
f1=open('1.csv','r').readlines()
result=map(lambdax:x.strip().split(','),f)
#写
f2=open('1.csv','w')
f2.write('whatyouwanttowrite')
#pandas方法
importpandasaspd
#读
result=pd.read_csv('1.csv')#result被转化为DataFrame对象
#写
#写的时候可以操作result这个DataFrame对象,类似excel的表格,十分方便
result[0,0]=1
result.to_csv('2.csv')#将修改后的DataFrame保存为一个新的csv或者你想替换1.csv也可以

粗略介绍了一点, 如果有不懂的, 请追问.

⑵ python中怎么处理csv文件

什么是CSV

就是内容用逗号隔开，后缀是‘.csv’的文件。它可以被任何一个文本编辑器打开。如果用excel打开，它又可以是这样的：

END
读CSV

典型的可处理的csv文件，通常含有表头，也就是每列的列名。这样一来，每一行的内容就可以被当作是以表头为key的字典。于是可以使用csv定义的类：

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

下面是官方的例子（Python 3）。我们看到，对于csv文件的内容，我们可以通过相应的tag，也就是字典的key来读取。

在实际使用过程中，为了分离代码和方便阅读，可以先把读取的内容转存到列表，随后再根据各个key进行分开处理(针对多列的情况)。

END
写CSV

同样的，写入的也是列表。使用的类：

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

官方例子：我们看到，有专门的函数来写入表头，没有表头数据是无法对应的。需要注意的是，对于下列语句，‘w’需要修改为‘wb’，否则每次写入会有多余空行
with open('names.csv', 'wb') as csvfile

⑶ python3.x处理csv文件

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

#csv_reader=csv.reader(open('data.csv','rb'))
#建个list举例。
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怎么读取csv文件

csv文件就是用逗号分隔的文本文件，和文本文件的读取方式相同。
如果csv文件都是数值，想要将其转为列表，可采用如下程序实现：
# 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处理csv文件，最好可以将里面的文本信息转成一个二维数组的形式，具体如下

思路如下：

1. 导入csv库；

2. 打开文件，并用csv库函数reader读入数据；

3. csv读入的数据是一行一行的，所以通过循环语句把读到的数据放入到数组里
   

importcsv#必要库导入
filepath='test.csv'#定义文件名称，本文件要与当前的.py文件要在同一文件夹下，不然要用绝对路径
withopen(filepath,'r')ascsvfile:#打开数据文件
reader=csv.reader(csvfile)#用csv的reader函数读取数据文件
header=next(reader)#读取数据文件的表头
data=[]#定义一个空数组用于保存文件的数据
forlineinreader:#循环读取数据文件并保存到数组data中
data.append(line)#line是个一维数组，是数据文件中的一行数据
print(header)#表头
print(data)#读取的二维数组

⑹ csv文件怎么打开 使用Python读取和写入CSV文件

csv文件本质上是一个文本文件，具体的读取和写入方法有两种：
直接对csv文件进行文件读写操作，每一行是一条记录，按行读取即可，简单代码如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方库中的csv文件读写函数（本质上还是使用python的文件读写方法），如科学计算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函数，其他的一些第三方包里也有，可以自行查询。
两种方法各有优劣，第一种方法的优点就是可控性强，但是代码相对较多，对于python2编码处理很麻烦；第二种方法的优点是代码量小，调用方便，处理编码问题相对容易（在函数中加一个encoding参数即可），但是代码内部比较复杂，可控性较差

⑺ 如何用python对csv文件进行数组循环处理

使用 python list即可，因为list可以加入不同的数据类型的数据。

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读取csv出错怎么解决

Python用pandas的read_csv函数读取csv文件。
相关推荐：《Python基础教程》
首先，导入pandas包后，直接用read_csv函数读取报错OSError，如下：
解决方案是加上参数：engine='python'。
运行之后没有报错，正在我欣喜之余，输出一下data.head()想看看数据时候，看到了心痛的感觉，数据乱码了。
然后，一通网络，解决方案是加上参数：encoding=‘utf-8’。结果，这回数据成这样了：
感受到我心累的感觉了吧。
后来我发现，两个解决方案：
第一个：关掉Anaconda，重启Anaconda之后再使用pd.read_csv()加上参数：engine='python'之后就成功了。
第二个：将文件名改为英文名之后直接使用pd.read_csv()就成功了。

⑼ Python如何读取csv文件某一列的每一行数据，并判断该数值是否满足条件

读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。代码如下：

⑽ 怎么用python读取csv数据

python 自带 csv 框架。

#读取csv文件
importcsv
withopen('some.csv','rb')asf:#采用b的方式处理可以省去很多问题
reader=csv.reader(f)
forrowinreader:#dosomethingwithrow,suchasrow[0],row[1]

importcsv
withopen('some.csv','wb')asf:#采用b的方式处理可以省去很多问题
writer=csv.writer(f)
writer.writerows(someiterable)