聊聊Python对CSV文件的读取与写入问题

yizhihongxing

让我们来聊聊Python对CSV文件的读取与写入问题吧!

什么是CSV文件?

CSV是Comma Separated Values(逗号分隔值)的缩写,是一种常用的数据存储格式,在Excel、Google Sheet等软件中也支持导出和导入CSV文件。CSV文件的一行代表一条记录,每个字段通过逗号分隔。

Python如何读取CSV文件?

Python中可使用csv模块来读取CSV文件,使用起来非常便捷。举个例子,假设我们有一个名为data.csv的CSV文件,它包含如下数据:

name,age,email
Tom,25,tom@example.com
Jerry,30,jerry@example.com

接下来,我们通过如下代码来读取CSV文件:

import csv

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

输出结果如下:

['name', 'age', 'email']
['Tom', '25', 'tom@example.com']
['Jerry', '30', 'jerry@example.com']

我们使用了Python的with语句来打开CSV文件,csv.reader()函数将文件对象转换为CSV读取器对象,通过遍历读取器对象返回的每一行数据,就可以得到CSV文件中的所有记录。

Python如何写入CSV文件?

Python中也可使用csv模块来写入CSV文件,同样非常便捷。假设我们有一个名为output.csv的空白CSV文件,我们需要通过Python来向其中写入数据。下面是一个示例代码:

import csv

header = ['name', 'age', 'email']
rows = [
    ('Tom', 25, 'tom@example.com'),
    ('Jerry', 30, 'jerry@example.com')
]

with open('output.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(header)
    writer.writerows(rows)

在这个示例代码中,我们首先定义了CSV文件的表头header和数据记录rows,其中每条记录都使用元组的形式表示。接下来使用Python的with语句来打开CSV文件,csv.writer()函数将文件对象转换为CSV写入器对象。调用writer.writerow()方法写入表头,然后调用writer.writerows()方法写入记录。注意在打开CSV文件时使用了newline=''参数,这是为了避免出现多余的空白行。

这样,我们就成功将数据写入到了CSV文件中。

示例说明

接下来,我们来看两个具体的应用场景。

示例1:统计CSV文件中的行数

假设我们有一个名为data.csv的CSV文件,我们需要统计其中行数,并输出行数。我们可以通过如下代码实现:

import csv

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    rows = list(reader)
    print(len(rows))

在这个示例代码中,我们使用了Python的内置函数len()来计算列表rows中元素的个数,进而得到CSV文件的行数。

示例2:向CSV文件中添加一条记录

假设我们有一个名为data.csv的CSV文件,我们需要向其中添加一条记录:Linda, 28, linda@example.com。我们可以通过如下代码实现:

import csv

new_row = ['Linda', '28', 'linda@example.com']

with open('data.csv', 'a', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(new_row)

在这个示例代码中,我们首先定义了新记录new_row,使用Python的with语句来打开CSV文件,并设置文件打开模式为a,表示追加模式。接下来,我们使用csv.writer()函数将文件对象转换为CSV写入器对象,调用writer.writerow()函数来向文件中追加新记录new_row。注意同样使用了newline=''参数来避免出现多余的空白行。

这样,我们就成功向CSV文件中添加了一条新记录。

希望这篇攻略对你有所帮助!

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:聊聊Python对CSV文件的读取与写入问题 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月3日
下一篇 2023年6月3日

相关文章

  • ipython和python区别详解

    IPython和Python区别详解 1. IPython是什么? IPython是一个增强版的Python解释器,可以为用户提供更优秀的交互式编程环境,并且提供了许多高级功能。 IPython可以在终端使用,也可以在Jupyter Notebook中使用。它包含了一些很好的特性,例如: 自动补全 命令历史记录 帮助和文档信息 魔术命令 单元测试 2. IP…

    python 2023年5月30日
    00
  • 如何使用 python 代码将包含键值对的文件的所有键放在引号中? [关闭]

    【问题标题】:How can I put all keys of file that contain key value pairs in quotes using python code? [closed]如何使用 python 代码将包含键值对的文件的所有键放在引号中? [关闭] 【发布时间】:2023-04-04 17:23:02 【问题描述】: 我有…

    Python开发 2023年4月6日
    00
  • 安装Python

    转载请注明 来源:http://www.eword.name/Author:ewordEmail:eword@eword.name 安装Python 一、查询是否安装了Python及安装路径 #查看当前Python版本 python –version Python 2.7.16 #查看当前所有Python版本路径 appledeMBP:~ apple$ w…

    python 2023年4月30日
    00
  • python数据类型的详细分析(附示例代码)

    让我来介绍一下关于Python数据类型的详细分析和示例代码吧。 Python数据类型的分类 Python中主要有以下几种数据类型: 数字类型:包括整数、浮点数和复数 字符串类型:表示文本信息的数据类型 列表类型:有序可变的数据集合 元组类型:有序不可变的数据集合 集合类型:无序可变的数据集合 字典类型:包含键值对的数据集合 数字类型 Python中数字类型包…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python代理IP爬虫的新手使用教程

    Python代理IP爬虫的新手使用教程 本攻略将介绍如何使用Python代理IP爬虫。我们将使用requests库发送HTTP请求,并使用代理IP来隐藏我们的真实IP地址。 安装requests库 在开始前,我们需要安装requests库。我们可以使用以下命令在命令行中安装requests库: pip install requests 发送HTTP请求 我们…

    python 2023年5月15日
    00
  • 65条最常用正则表达式 你要的都在这里了

    正则表达式是一种用于匹配字符串的模式,它可以用来检查字符串是否符合某种模式,或者从字符串中提取出符合某种模式的子串。下面是 65 条最常用的正则表达式,包括匹配数字、字母、空格、特殊字符等。 1. 匹配数字 匹配一个数字:\d 匹配一个或多个数字:\d+ 匹配零个或多个数字:\d* 匹配零个或一个数字:\d? 匹配一个非数字字符:\D 以下是一个使用正则表达…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python接口传输url与flask数据详解

    在Python中,我们可以使用接口传输URL和Flask框架进行数据传输。本文将介绍如何使用接口传输URL和Flask框架进行数据传输,并提供两个示例。 1. 接口传输URL 接口传输URL是一种常见的数据传输方式,它可以将URL作为参数传递给接口。以下是一个示例,演示如何使用接口传输URL: import requests url = ‘http://ex…

    python 2023年5月15日
    00
  • python实现嵌套列表平铺的两种方法

    当我们需要将Python中的嵌套列表(Nested List)平铺成一个一维列表时,可以使用Python提供的两种方法来实现。本攻略将详细介绍Python实现嵌套列表平铺的两种方法,包括使用列表导式和使用递归函数。 使用列表导式 在Python中,可以使用列表导式的方式将嵌套列表平铺成一个一维列表。以下是一些示例代码: # 使用列表导式将嵌套列表平铺 nes…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部