[Python]-pandas模块-CSV文件读写

Pandas 即Python Data Analysis Library，是为了解决数据分析而创建的第三方工具，它不仅提供了丰富的数据模型，而且支持多种文件格式处理，包括CSV、HDF5、HTML 等，能够提供高效的大型数据处理。

另外，csv模块也同样可以进行csv文件读写。

import pandas

import csv

---

pandas模块-读取CSV文件

import pandas

data = pandas.read_csv(csv_path)

# 查看前两行

print(data.head(2))

读到的数据为DataFrame结构。

csv_path可以是后缀为.csv或.txt

用.iterrows()方式读取某些列:

data = pandas.read_csv(csv_path)

# 按表头内容筛选某列

for index, row in data[['某列表头','某列表头']].iterrows():

    row1 = row[0]

    row2 = row[1]

---

csv模块-读取CSV文件

可以按列读取：

import csv

with open(csv_file,'r') as csvfile:

    data = csv.reader(csvfile)

	# 按列号筛选

    column = [row[3]for row in data]   #读取第4列

也可以全部读到list中便于操作：

with open(csv_path,'r') as csvfile:

    reader = csv.reader(csvfile)

	data = []

	for row in reader:

	data.append(row)

pandas模块-写入CSV文件

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv(csv_path)

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csv模块-写入CSV文件

import csv

# 方法1

g = open(csv_path, 'w', encoding='utf-8', newline='')

csv_writer = csv.writer(g, delimiter=' ', quotechar=' ', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

# 方法2

csv_writer.writerow(data)

详细参数参考：

http://t.zoukankan.com/xiaowangba9494-p-14355685.html

[Python]-pandas模块-CSV文件读写的相关教程结束。