处理CSV文件

Python:
处理CSV文件

如何操作:

Python 提供了内置的 csv 模块来处理 CSV 文件，使得从这些文件读取和写入数据变得简单直接。对于更健壮和复杂的数据操作，第三方库 pandas 非常流行。

使用 `csv` 模块

读取 CSV 文件

import csv

with open('sample.csv', mode='r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

假设 sample.csv 包含:

name,age,city
John,22,New York
Jane,28,Los Angeles

输出:

['name', 'age', 'city']
['John', '22', 'New York']
['Jane', '28', 'Los Angeles']

写入 CSV 文件

import csv

rows = [['name', 'age', 'city'], ['Jack', '33', 'Chicago'], ['Emily', '41', 'Denver']]

with open('output.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows)

创建或覆盖 output.csv，内容为:

name,age,city
Jack,33,Chicago
Emily,41,Denver

使用 `pandas` 进行 CSV 操作

pandas 是一个强大的数据操作库，简化了 CSV 文件等数据格式的处理。

安装 pandas

pip install pandas

使用 pandas 读取 CSV 文件

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv')
print(df)

输出:

    name  age         city
0   John   22    New York
1   Jane   28  Los Angeles

使用 pandas 写入 CSV 文件

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Emily'], 'age': [33, 41], 'city': ['Chicago', 'Denver']})
df.to_csv('output_pandas.csv', index=False)

创建或覆盖 output_pandas.csv，内容为:

name,age,city
Jack,33,Chicago
Emily,41,Denver

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使用JSON进行编程

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