如何使用Python读写CSV文件？ - python

我有一个内容为example.csv的文件

1,"A towel,",1.0
42," it says, ",2.0
1337,is about the most ,-1
0,massively useful thing ,123
-2,an interstellar hitchhiker can have.,3

如何使用Python阅读此example.csv？

同样，如果我有

data = [(1, "A towel,", 1.0),
        (42, " it says, ", 2.0),
        (1337, "is about the most ", -1),
        (0, "massively useful thing ", 123),
        (-2, "an interstellar hitchhiker can have.", 3)]

如何使用Python将data写入CSV文件？

参考方案

以下是一些最小的完整示例，这些示例如何读取CSV文件以及如何使用Python编写CSV文件。

Python 3:读取CSV文件

纯Python

import csv

# Define data
data = [
    (1, "A towel,", 1.0),
    (42, " it says, ", 2.0),
    (1337, "is about the most ", -1),
    (0, "massively useful thing ", 123),
    (-2, "an interstellar hitchhiker can have.", 3),
]

# Write CSV file
with open("test.csv", "wt") as fp:
    writer = csv.writer(fp, delimiter=",")
    # writer.writerow(["your", "header", "foo"])  # write header
    writer.writerows(data)

# Read CSV file
with open("test.csv") as fp:
    reader = csv.reader(fp, delimiter=",", quotechar='"')
    # next(reader, None)  # skip the headers
    data_read = [row for row in reader]

print(data_read)

之后，data_read的内容是

[['1', 'A towel,', '1.0'],
 ['42', ' it says, ', '2.0'],
 ['1337', 'is about the most ', '-1'],
 ['0', 'massively useful thing ', '123'],
 ['-2', 'an interstellar hitchhiker can have.', '3']]

请注意，CSV仅读取字符串。您需要手动转换为列类型。

之前是python 2 + 3版本(link)，但是是Python 2 support is dropped。删除Python 2的东西大大简化了这个答案。

有关

How do I write data into csv format as string (not file)?

How can I use io.StringIO() with the csv module?:如果您想通过Flask即时提供CSV，而无需将CSV实际存储在服务器上，则这很有趣。

处理器

看看我的实用程序包 mpu ，它是一个超级简单易记的软件包:

import mpu.io
data = mpu.io.read('example.csv', delimiter=',', quotechar='"', skiprows=None)
mpu.io.write('example.csv', data)

大熊猫

import pandas as pd

# Read the CSV into a pandas data frame (df)
#   With a df you can do many things
#   most important: visualize data with Seaborn
df = pd.read_csv('myfile.csv', sep=',')
print(df)

# Or export it in many ways, e.g. a list of tuples
tuples = [tuple(x) for x in df.values]

# or export it as a list of dicts
dicts = df.to_dict().values()

有关更多信息，请参见 read_csv docs。请注意，如果有标题行，pandas会自动进行推断，但是您也可以手动设置它。

如果您还没有听说过Seaborn，建议您看看。

其他

许多其他库都支持读取CSV文件，例如:

dask.dataframe.read_csv

spark.read.csv

创建的CSV文件

1,"A towel,",1.0
42," it says, ",2.0
1337,is about the most ,-1
0,massively useful thing ,123
-2,an interstellar hitchhiker can have.,3

通用文件结尾
.csv
处理数据

将CSV文件读取到元组/字典或Pandas数据框列表后，它就可以处理此类数据。没有CSV专用内容。

备择方案

JSON:非常适合编写人类可读数据；非常常用(read & write)

CSV:超级简单格式(read & write)

YAML:易于阅读，类似于JSON(read & write)

pickle:一种Python序列化格式(read & write)

MessagePack(Python package):更紧凑的表示形式(read & write)

HDF5(Python package):适用于矩阵(read & write)

XML:也存在*叹*(read和write)

对于您的应用程序，以下内容可能很重要:

其他编程语言支持

阅读/写作表现

紧凑度(文件大小)

另请参阅:Comparison of data serialization formats

如果您想寻找一种制作配置文件的方法，则可能需要阅读我的短文Configuration files in Python

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