目錄
- (一)CSV格式文件
- (二)CSV庫操作csv格式文本
- (三)pandas庫操作CSV文件
- 總結
(一)CSV格式文件
1.說明
CSV是一種以逗號分隔數值的文件類型，在數據庫或電子表格中，常見的導入導出文件格式就是CSV格式，CSV格式存儲數據通常以純文本的方式存數數據表。
(二)CSV庫操作csv格式文本
操作一下表格數據：
1.讀取表頭的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.創建閱讀器對象
reader = csv.reader(f)
#2.讀取文件第一行數據
head_row=next(reader)
print(head_row)
結果演示：['姓名', '年齡', '職業', '家庭地址', '工資']
2.讀取文件某一列數據
#1.獲取文件某一列數據
import csv
with open("D:\\test.csv") as f:
reader = csv.reader(f)
column=[row[0] for row in reader]
print(column)
結果演示：['姓名', '張三', '李四', '王五', 'Kaina']
3.向csv文件中寫入數據
#1.向csv文件中寫入數據
import csv
with open("D:\\test.csv",'a') as f:
row=['曹操','23','學生','黑龍江','5000']
write=csv.writer(f)
write.writerow(row)
print("寫入完畢！")
結果演示：
4.獲取文件頭及其索引
import csv
with open("D:\\test.csv") as f:
#1.創建閱讀器對象
reader = csv.reader(f)
#2.讀取文件第一行數據
head_row=next(reader)
print(head_row)
#4.獲取文件頭及其索引
for index,column_header in enumerate(head_row):
print(index,column_header)
結果演示：
['姓名', '年齡', '職業', '家庭地址', '工資']
0 姓名
1 年齡
2 職業
3 家庭地址
4 工資
5.獲取某列的最大值
# ['姓名', '年齡', '職業', '家庭地址', '工資']
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:
#把第五列數據保存到列表salary中
salary.append(int(row[4]))
print(salary)
print("員工最高工資為："+str(max(salary)))
結果演示：員工最高工資為：10000
6.復制CSV格式文件
原文件test.csv
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.遍歷rows列表
for row in rows:
#3.把每一行寫到Aim.csv中
write.writerow(row)
01.未添加關鍵字參數newline=' '的結果：
02添加關鍵字參數newline=' '的Aim.csv文件的內容：
(三)pandas庫操作CSV文件
csv文件內容：
1.安裝pandas庫：pip install pandas
2.讀取csv文件所有數據
import pandas as pd
path= 'D:\\test.csv'
with open(path)as file:
data=pd.read_csv(file)
print(data)
結果演示：
姓名 年齡 職業 家庭地址 工資
0 張三 22 廚師 北京市 6000
1 李四 26 攝影師 湖南長沙 8000
2 王五 28 程序員 深圳 10000
3 Kaina 22 學生 黑龍江 2000
4 曹操 28 銷售 上海 6000
3.describe()方法數據統計
import pandas as pd
path= 'D:\\test.csv'
with open(path)as file:
data=pd.read_csv(file)
#了解更多describe()知識，ctr+鼠標左鍵
print(data.describe())
結果演示：
年齡 工資
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.讀取文件前幾行數據
import pandas as pd
path= 'D:\\test.csv'
with open(path)as file:
data=pd.read_csv(file)
#讀取前2行數據
# head_datas = data.head(0)
head_datas=data.head(2)
print(head_datas)
結果演示：
姓名 年齡 職業 家庭地址 工資
0 張三 22 廚師 北京市 6000
1 李四 26 攝影師 湖南長沙 8000
5.讀取某一行所有數據
import pandas as pd
path= 'D:\\test.csv'
with open(path)as file:
data=pd.read_csv(file)
#讀取第一行所有數據
print(data.ix[0,])
結果演示：
姓名 張三
年齡 22
職業 廚師
家庭地址 北京市
工資 6000
6.讀取某幾行的數據
import pandas as pd
path= 'D:\\test.csv'
with open(path)as file:
data=pd.read_csv(file)
#讀取第一行、第二行、第四行的所有數據
print(data.ix[[0,1,3],:])
結果演示：
姓名 年齡 職業 家庭地址 工資
0 張三 22 廚師 北京市 6000
1 李四 26 攝影師 湖南長沙 8000
3 Kaina 22 學生 黑龍江 2000
7.讀取所有行和列數據
import pandas as pd
path= 'D:\\test.csv'
with open(path)as file:
data=pd.read_csv(file)
#讀取所有行和列數據
print(data.ix[:,:])
結果演示：
姓名 年齡 職業 家庭地址 工資
0 張三 22 廚師 北京市 6000
1 李四 26 攝影師 湖南長沙 8000
2 王五 28 程序員 深圳 10000
3 Kaina 22 學生 黑龍江 2000
4 曹操 28 銷售 上海 6000
8.讀取某一列的所有行數據
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[:,'工資'])
結果演示：
0 6000
1 8000
2 10000
3 2000
4 6000
Name: 工資, dtype: int64
9.讀取某幾列的某幾行
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','職業','工資']])
結果演示：
姓名 職業 工資
0 張三 廚師 6000
1 李四 攝影師 8000
3 Kaina 學生 2000
10.讀取某一行和某一列對應的數據
import pandas as pd
path= 'D:\\test.csv'
with open(path)as file:
data=pd.read_csv(file)
#讀取第三行的第三列
print("職業---"+data.ix[2,2])
結果演示：職業---程序員
11.CSV數據的導入導出(復制CSV文件)
讀方式01：
import pandas as pd
#1.讀入數據
data=pd.read_csv(file)
寫出數據02：
import pandas as pd
#1.寫出數據，目標文件是Aim.csv
data.to_csv('Aim.csv')
其他：
01.讀取網絡數據：
import pandas as pd
data_url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv"
#填寫url讀取
df = pd.read_csv(data_url)
----------
02.讀取excel文件數據
import pandas as pd
data = pd.read_excel(filepath)
實例演示：
1.test.csv原文件內容
2.現在把test.csv中的內容復制到Aim.csv中
import pandas as pd
file=open('test.csv')
#1.讀取file中的數據
data=pd.read_csv(file)
#2.把data寫到目標文件Aim.csv中
data.to_csv('Aim.csv')
print(data)
結果演示：
注：pandas模塊處理Excel文件和處理CSV文件差不多！
參考文檔：https://docs.python.org/3.6/library/csv.html
總結
到此這篇關于Python操作CSV格式文件的文章就介紹到這了,更多相關Python操作CSV文件內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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