一、csv文件的写入
情况一(解法一):将列表存储为csv文件。列表的每一项代表csv文件的一行。
列表中的每一项包含多个属性。list=[[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3,……],[属性1,属性2,属性3,……],……]。
(1)导入python编程需要的包;
1 import pandas as pd
(2)如需对列表中的属性列进行命名,进行一下操作:
2 列名=[属性1名称,属性2名称,属性3名称,……]
(3)将已知列表和定义的列名进行整合
3 dataframe=pd.DataFrame(columns=列名,data=list)
(4)将整合的数据写入csv文件
4 dataframe.to_csv(‘文件位置/文件名.csv‘,index=False,sep=‘,‘)
代码整合如下:
import pandas as pd 列名=[属性1名称,属性2名称,属性3名称,……] dataframe=pd.DataFrame(columns=列名,data=list) dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')
情况一(解法二)
fo=open('文件位置/文件名.csv','w')
for data in list: fo.write(','.join(data)+'\n')
fo.close()
情况二:将多个属性列存入csv文件。每一个属性列代表csv文件的一列。
属性列表1=[属性值a,属性值b,属性值c,……],属性列表2=[属性值A,属性值B,属性值C,……],……
(1)导入python编程需要的包;
1 import pandas as pd
(2)数据整合:
2 dataframe=pd.DataFrame({“属性名称1”:属性列表1,“属性名称2“:属性列表2,……})
(3)将整合的数据写入csv文件
3 dataframe.to_csv(‘文件位置/文件名.csv‘,index=False,sep=‘,‘)
代码整合如下:
import pandas as pd dataframe=pd.DataFrame({“属性名称1”:属性列表1,"属性名称2":属性列表2,……})
dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')
二、 csv文件的读取
1、情况一:将文件中的数据一次性读取到矩阵中,根据文件路径进行更改“test.csv”
import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("test.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)
2、情况二:
import csv
with open('test.csv','r') as f: reader=csv.reader(f)
for data in reader:
print(data)
3、情况三:
import csv csv_reader=csv.reader(open('test.csv',encoding='utf-8')) for row in csv_reader: print(row)