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(chuàng)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(yè)', '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(chuàng)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(yè)', '家庭地址', '工資']
0 姓名
1 年齡
2 職業(yè)
3 家庭地址
4 工資
5.獲取某列的最大值
# ['姓名', '年齡', '職業(yè)', '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(yè) 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(yè) 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(yè) 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(yè) 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(yè) 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(yè)','工資']])
結果演示：
姓名 職業(yè) 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(yè)---"+data.ix[2,2])
結果演示：職業(yè)---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(xù)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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