详解python读取与写入csv格式文件方法

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内容图文

python读取与写入csv格式文件

在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中。将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法，以下代码以鸢尾花数据为例。

csv文件读取为dict

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
with open('E:/iris.csv') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None)   # fieldnames默认为None,如果所读csv文件没有表头，则需要指定
list_1 = [e for e in reader]  # 每行数据作为一个dict存入链表中
csvfile.close()
print list_1[0]

输出

{'Petal.Length': '1.4', 'Sepal.Length': '5.1', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.5', 'Species': 'setosa'}

如果读入的每条数据需要单独处理且数据量较大，推荐逐条处理然后再放入。

list_1 = list()
for e in reader:
  list_1.append(your_func(e)) # your_func为每条数据的处理函数

多条类型为dict的数据写入csv文件

代码

#   数据
data = [
{'Petal.Length': '1.4', 'Sepal.Length': '5.1', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.5', 'Species': 'setosa'},
{'Petal.Length': '1.4', 'Sepal.Length': '4.9', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3', 'Species': 'setosa'},
{'Petal.Length': '1.3', 'Sepal.Length': '4.7', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.2', 'Species': 'setosa'},
{'Petal.Length': '1.5', 'Sepal.Length': '4.6', 'Petal.Width': '0.2', 'Sepal.Width': '3.1', 'Species': 'setosa'}
]
#   表头
header = ['Petal.Length', 'Sepal.Length', 'Petal.Width', 'Sepal.Width', 'Species']
print len(data)
with open('E:/dst.csv', 'wb') as dstfile:   #写入方式选择wb，否则有空行
    writer = csv.DictWriter(dstfile, fieldnames=header)
    writer.writeheader()    #   写入表头
    writer.writerows(data)  # 批量写入
dstfile.close()

上述代码将数据整体写入csv文件，如果数据量较多且想实时查看写入了多少数据可以使用writerows函数。

读取csv文件为DataFrame

代码

# 读取csv文件为DataFrame
import pandas as pd
dframe = pd.DataFrame.from_csv('E:/iris.csv')

也可以稍微曲折点：

import csv
import pandas as pd
with open('E:/iris.csv') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None)   # fieldnames默认为None,如果所读csv文件没有表头，则需要指定
    list_1 = [e for e in reader]  # 每行数据作为一个dict存入链表中
csvfile.close()
dfrme = pd.DataFrame.from_records(list_1)

DataFrame写入csv文件

dfrme.to_csv('E:/dst.csv', index=False) # 不要每行的编号

以上就是详解python读取与写入csv格式文件方法的详细内容，更多请关注Gxl网其它相关文章！

内容总结

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内容备注

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