python中csv文件的读写

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)

  

 

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