1 引言

在数据处理和数据分析领域,CSV (逗号分隔值) 文件是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。Python 通过内置的 csv 模块提供了对 CSV 文件的读写支持,使得处理这种类型的文件变得简单高效。本文将详细介绍如何在 Python 中进行 CSV 文件的读取和写入操作。

2 CSV 文件简介

CSV 文件是一种简单的文本文件,其中的数据由逗号分隔。每行代表一个数据记录,每个记录可以包含多个字段。CSV 文件被广泛用于数据交换和数据存储。

3 Python 中的 csv 模块

Python 的 csv 模块提供了一系列函数来读取和写入 CSV 文件。它可以处理各种类型的 CSV 数据,包括不同的分隔符和引号约定。

4 写入 CSV 文件

4.1 基本用法

import csv

# 数据
data = [
    ['Name', 'Age', 'City'],
    ['Alice', 30, 'New York'],
    ['Bob', 25, 'Los Angeles']
]

# 写入 CSV 文件
with open('example.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

4.2 高级用法

使用 DictWriter 写入 CSV,提供了字段名的映射。

with open('example.csv', 'w', newline='') as file:
    fields = ['Name', 'Age', 'City']
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fields)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'Name': 'Alice', 'Age': 30, 'City': 'New York'})
    writer.writerow({'Name': 'Bob', 'Age': 25, 'City': 'Los Angeles'})

5 读取 CSV 文件

5.1 基本用法

# 读取 CSV 文件
with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

5.2 高级用法

使用 DictReader 读取 CSV,每行数据被映射到一个字典。

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row)

6 实例演示

以下是一个 Python 示例,演示如何使用 csv 模块来读取和写入 CSV 文件。这个示例将包含两个主要部分:一个用于写入 CSV 文件的函数和另一个用于读取 CSV 文件的函数。我们将这些功能封装在一个名为 csv_example.py 的 Python 文件中。

# csv_example.py
import csv

def write_csv(file_name, data, field_names=None):
    """ 写入 CSV 文件 """
    with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        if field_names:
            writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=field_names)
            writer.writeheader()
            writer.writerows(data)
        else:
            writer = csv.writer(file)
            writer.writerows(data)

def read_csv(file_name):
    """ 读取 CSV 文件 """
    with open(file_name, 'r', newline='', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            print(row)

def main():
    # CSV 文件名
    file_name = 'example.csv'

    # 数据 - 字典格式
    data_dict = [
        {'Name': 'Alice', 'Age': 30, 'City': 'New York'},
        {'Name': 'Bob', 'Age': 25, 'City': 'Los Angeles'}
    ]

    # 数据 - 列表格式
    data_list = [
        ['Name', 'Age', 'City'],
        ['Alice', 30, 'New York'],
        ['Bob', 25, 'Los Angeles']
    ]

    # 写入 CSV 文件
    write_csv(file_name, data_dict, field_names=['Name', 'Age', 'City'])
    # 或者使用列表数据
    # write_csv(file_name, data_list)

    # 读取 CSV 文件
    read_csv(file_name)

if __name__ == '__main__':
    main()

运行以上代码控制台输出结果:
[‘Name’, ‘Age’, ‘City’]
[‘Alice’, ‘30’, ‘New York’]
[‘Bob’, ‘25’, ‘Los Angeles’]
并生成文件:“example.csv”,内容如下:
在这里插入图片描述

这个脚本定义了两个函数:write_csvread_csvwrite_csv 函数可以根据传入的数据格式(字典或列表)将数据写入 CSV 文件。read_csv 函数则用于读取 CSV 文件并打印其内容。main 函数中整合了这些操作的流程。运行这个脚本将会创建一个名为 example.csv 的文件,并在其中写入数据,然后读取并打印出这些数据。

7 注意事项

  • 读写文件时,确保使用 newline='' 参数来防止在不同平台上的换行符问题。
  • 对于包含特殊字符的字段,如逗号或引号,csv 模块可以正确处理它们。
  • 在使用 DictReaderDictWriter 时,字段名的顺序是很重要的。

8 总结

Python 中的 csv 模块为处理 CSV 文件提供了强大且灵活的工具。无论您是在进行数据分析还是简单的数据导入导出,掌握如何有效地读写 CSV 文件都是一项非常有用的技能。


希望这篇文章能帮助您理解和掌握 Python 中 CSV 文件的读写操作。如果您有任何疑问或建议,请在评论区留言,让我们共同进步!

作者:climber1121
链接:https://blog.csdn.net/climber1121
来源:CSDN
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上原文出处链接和本声明。

Logo

旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境,以支持学习、使用和贡献开源项目。

更多推荐