Python操作CSV格式文件

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Python操作CSV格式文件

2023-12-19 12:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

(一)CSV格式文件

1.说明

CSV是一种以逗号分隔数值的文件类型，在数据库或电子表格中，常见的导入导出文件格式就是CSV格式，CSV格式存储数据通常以纯文本的方式存数数据表。

(二)CSV库操作csv格式文本

操作一下表格数据：这里写图片描述

1.读取表头的2中方式

#方式一 import csv with open("D:\\test.csv") as f: reader = csv.reader(f) rows=[row for row in reader] print(rows[0]) ---------- #方式二 import csv with open("D:\\test.csv") as f: #1.创建阅读器对象 reader = csv.reader(f) #2.读取文件第一行数据 head_row=next(reader) print(head_row) 结果演示：['姓名', '年龄', '职业', '家庭地址', '工资']

2.读取文件某一列数据

#1.获取文件某一列数据 import csv with open("D:\\test.csv") as f: reader = csv.reader(f) column=[row[0] for row in reader] print(column) 结果演示：['姓名', '张三', '李四', '王五', 'Kaina']

3.向csv文件中写入数据

#1.向csv文件中写入数据 import csv with open("D:\\test.csv",'a') as f: row=['曹操','23','学生','黑龙江','5000'] write=csv.writer(f) write.writerow(row) print("写入完毕！")

结果演示：这里写图片描述

4.获取文件头及其索引

import csv with open("D:\\test.csv") as f: #1.创建阅读器对象 reader = csv.reader(f) #2.读取文件第一行数据 head_row=next(reader) print(head_row) #4.获取文件头及其索引 for index,column_header in enumerate(head_row): print(index,column_header) 结果演示： ['姓名', '年龄', '职业', '家庭地址', '工资'] 0 姓名 1 年龄 2 职业 3 家庭地址 4 工资

5.获取某列的最大值

# ['姓名', '年龄', '职业', '家庭地址', '工资'] import csv with open("D:\\test.csv") as f: reader = csv.reader(f) header_row=next(reader) # print(header_row) salary=[] for row in reader: #把第五列数据保存到列表salary中 salary.append(int(row[4])) print(salary) print("员工最高工资为："+str(max(salary))) 结果演示：员工最高工资为：10000

6.复制CSV格式文件

原文件test.csv 这里写图片描述

import csv f=open('test.csv') #1.newline=''消除空格行 aim_file=open('Aim.csv','w',newline='') write=csv.writer(aim_file) reader=csv.reader(f) rows=[row for row in reader] #2.遍历rows列表 for row in rows: #3.把每一行写到Aim.csv中 write.writerow(row)

01.未添加关键字参数newline=’ '的结果：这里写图片描述

02添加关键字参数newline=’ '的Aim.csv文件的内容：这里写图片描述

(三)pandas库操作CSV文件

csv文件内容：这里写图片描述

1.安装pandas库：pip install pandas

2.读取csv文件所有数据

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) print(data) 结果演示：姓名年龄职业家庭地址工资 0 张三 22 厨师北京市 6000 1 李四 26 摄影师湖南长沙 8000 2 王五 28 程序员深圳 10000 3 Kaina 22 学生黑龙江 2000 4 曹操 28 销售上海 6000

3.describe()方法数据统计

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) #了解更多describe()知识，ctr+鼠标左键 print(data.describe()) 结果演示：年龄工资 count 5.00000 5.000000 mean 25.20000 6400.000000 std 3.03315 2966.479395 min 22.00000 2000.000000 25% 22.00000 6000.000000 50% 26.00000 6000.000000 75% 28.00000 8000.000000 max 28.00000 10000.000000

4.读取文件前几行数据

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) #读取前2行数据 # head_datas = data.head(0) head_datas=data.head(2) print(head_datas) 结果演示：姓名年龄职业家庭地址工资 0 张三 22 厨师北京市 6000 1 李四 26 摄影师湖南长沙 8000

5.读取某一行所有数据

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) #读取第一行所有数据 print(data.ix[0,]) 结果演示：姓名张三年龄 22 职业厨师家庭地址北京市工资 6000

6.读取某几行的数据

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) #读取第一行、第二行、第四行的所有数据 print(data.ix[[0,1,3],:]) 结果演示：姓名年龄职业家庭地址工资 0 张三 22 厨师北京市 6000 1 李四 26 摄影师湖南长沙 8000 3 Kaina 22 学生黑龙江 2000

7.读取所有行和列数据

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) #读取所有行和列数据 print(data.ix[:,:]) 结果演示：姓名年龄职业家庭地址工资 0 张三 22 厨师北京市 6000 1 李四 26 摄影师湖南长沙 8000 2 王五 28 程序员深圳 10000 3 Kaina 22 学生黑龙江 2000 4 曹操 28 销售上海 6000

8.读取某一列的所有行数据

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) # print(data.ix[:, 4]) print(data.ix[:,'工资']) 结果演示： 0 6000 1 8000 2 10000 3 2000 4 6000 Name: 工资, dtype: int64

9.读取某几列的某几行

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) print(data.ix[[0,1,3],['姓名','职业','工资']]) 结果演示：姓名职业工资 0 张三厨师 6000 1 李四摄影师 8000 3 Kaina 学生 2000

10.读取某一行和某一列对应的数据

import pandas as pd path= 'D:\\test.csv' with open(path)as file: data=pd.read_csv(file) #读取第三行的第三列 print("职业---"+data.ix[2,2]) 结果演示：职业---程序员

11.CSV数据的导入导出(复制CSV文件)

读方式01：

import pandas as pd #1.读入数据 data=pd.read_csv(file)

写出数据02：

import pandas as pd #1.写出数据，目标文件是Aim.csv data.to_csv('Aim.csv')

其他：

01.读取网络数据： import pandas as pd data_url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv" #填写url读取 df = pd.read_csv(data_url) ---------- 02.读取excel文件数据 import pandas as pd data = pd.read_excel(filepath)

实例演示：

1.test.csv原文件内容这里写图片描述

2.现在把test.csv中的内容复制到Aim.csv中

import pandas as pd file=open('test.csv') #1.读取file中的数据 data=pd.read_csv(file) #2.把data写到目标文件Aim.csv中 data.to_csv('Aim.csv') print(data)

结果演示：这里写图片描述

注：pandas模块处理Excel文件和处理CSV文件差不多！

参考文档：https://docs.python.org/3.6/library/csv.html

学习视频：https://www.365yg.com/a6449129169518330382

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