如何運(yùn)用python讀寫CSV文件
1、使用基礎(chǔ)Python代碼來讀寫和處理CSV文件
import sys
#使用基礎(chǔ)Python代碼來讀寫和處理CSV文件
input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]
with open(input_file, 'r', newline='') as filereader:
with open(output_file, 'w', newline='') as filewriter:
header = filereader.readline()
header = header.strip()
header_list = header.split(',')
print(header_list)
#map 函數(shù)將 str 函數(shù)應(yīng)用于 header_list 中的每個(gè)元素，
#確保每個(gè)元素都是字符串。然后，
#join 函數(shù)在 header_list 中的每個(gè)值之 間插入一個(gè)逗號(hào)，將這個(gè)列表轉(zhuǎn)換為一個(gè)字符串
filewriter.write(','.join(map(str,header_list))+'\n')
for row in filereader:
row = row.strip()
row_list = row.split(',')
print(row_list)
filewriter.write(','.join(map(str,row_list))+'\n')
說明：map 函數(shù)將 str 函數(shù)應(yīng)用于 header_list 中的每個(gè)元素，確保每個(gè)元素都是字符串。然后，
join 函數(shù)在 header_list 中的每個(gè)值之 間插入一個(gè)逗號(hào)，將這個(gè)列表轉(zhuǎn)換為一個(gè)字符串。
執(zhí)行：
2、使用pandas讀寫和處理CSV文件
#使用pandas讀寫和處理CSV文件 import pandas as pd input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] #data_frame：數(shù)據(jù)框也是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的一種方式。 #數(shù)據(jù)框中保留了“表格”這種數(shù)據(jù)組織方式，不需要使用列表套列表的方式來分析數(shù)據(jù) data_frame = pd.read_csv(input_file) print(data_frame) data_frame.to_csv(output_file, index=False)
說明：data_frame：數(shù)據(jù)框也是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的一種方式。數(shù)據(jù)框中保留了“表格”這種數(shù)據(jù)組織方式，不需要使用列表套列表的方式來分析數(shù)據(jù)。
執(zhí)行：
3、使用內(nèi)置csv讀寫和處理CSV文件
#使用內(nèi)置csv讀寫和處理CSV文件，用于正確 處理數(shù)據(jù)值中的嵌入逗號(hào)和其他復(fù)雜模式的 import csv import sys input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file: with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file: #創(chuàng)建文件讀對(duì)象 #第二個(gè)參數(shù)（就是 delimiter=','） 是默認(rèn)分隔符， #所以如果你的輸入文件和輸出文件都是用逗號(hào)分隔的，就不需要指定這個(gè) 參數(shù) filereader = csv.reader(csv_in_file, delimiter=',') #創(chuàng)建文件寫對(duì)象 filewriter = csv.writer(csv_out_file, delimiter=',') for row_list in filereader: print(row_list) filewriter.writerow(row_list)
說明：第二個(gè)參數(shù)（就是 delimiter=','） 是默認(rèn)分隔符，所以如果你的輸入文件和輸出文件都是用逗號(hào)分隔的，就不需要指定這個(gè)參數(shù)。
執(zhí)行：
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