CSV文件的存取

作者：wangtao | 来源：互联网 | 2024-11-30 16:07

CSV文件介绍CSV（Comma-SeparatedValues），中文通常叫做逗号分割值。CSV文件由任意数目的记录（行&

CSV 文件介绍

　　CSV&＃xff08;Comma-Separated Values&＃xff09;&＃xff0c;中文通常叫做逗号分割值。CSV文件由任意数目的记录&＃xff08;行&＃xff09;组成&＃xff0c;每条记录由一些字段&＃xff08;列&＃xff09;组成&＃xff0c;字段之间通常以逗号分割&＃xff0c;当然也可以用制表符等其他字符分割&＃xff0c;所以CSV又被称为字符分割值。

CSV 文件存储

　　to_csv(self, path_or_buf&＃61;None, sep&＃61;&＃39;,&＃39;, na_rep&＃61;&＃39;&＃39;, float_format&＃61;None, columns&＃61;None, header&＃61;True, index&＃61;True, index_label&＃61;None, mode&＃61;&＃39;w&＃39;, encoding&＃61;None, compression&＃61;&＃39;infer&＃39;, quoting&＃61;None, quotechar&＃61;&＃39;"&＃39;, line_terminator&＃61;None, chunksize&＃61;None, date_format&＃61;None, doublequote&＃61;True, escapechar&＃61;None, decimal&＃61;&＃39;.&＃39;)

　　参数
　----------
　　path_or_buf&＃xff1a;str或文件句柄&＃xff0c;默认为None。文件路径或对象&＃xff0c;如果提供“None”&＃xff0c;则返回结果为一个字符串。如果传递了一个文件对象&＃xff0c;则应该打开&＃96;newline &＃61;&＃39;&＃39;&＃96;&＃xff0c;禁用通用换行符。　　

import pandas as pd# 输入一些数据&＃xff08;字典格式&＃xff09;
data &＃61; {&＃39;代号&＃39;: [&＃39;A&＃39;, &＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;, &＃39;D&＃39;],&＃39;体重&＃39;: [65, 70, 64, 67],&＃39;身高&＃39;: [178, 177, 180, 175]
}
# 将字典格式转化为DataFrame格式
df &＃61; pd.DataFrame(data)
# 打印DataFrame
print(df)
# 进行一些操作
df[&＃39;身高&＃39;] &＃61; df[&＃39;身高&＃39;]&＃43;1
print(df)
# 存储为CSV文件
df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;) # 相对地址
df.to_csv(&＃39;E:/data.csv&＃39;) # 绝对地址格式1
df.to_csv(r&＃39;E:\data.csv&＃39;) # 绝对地址格式2
df.to_csv(&＃39;E:\\data.csv&＃39;) # 绝对地址格式3

Code

　　sep&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为&＃39;,&＃39;。长度为1的字符串&＃xff0c;输出文件的字段分隔符。设置为&＃39;\t&＃39;&＃xff0c;记事本打开更加清晰。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;)

Code

　　na_rep&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为&＃39;&＃39;。缺少数据表示。当字典中数据为None时&＃xff0c;可通过设置该参数显示为任意字符串。

import pandas as pd# 输入一些数据&＃xff08;字典格式&＃xff09;
data &＃61; {&＃39;代号&＃39;: [&＃39;A&＃39;, &＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;, &＃39;D&＃39;],&＃39;体重&＃39;: [65, None, 64, 67],&＃39;身高&＃39;: [178, 177, 180, None]
}
# 将字典格式转化为DataFrame格式
df &＃61; pd.DataFrame(data)
# 打印DataFrame
print(df)
# 进行一些操作
df[&＃39;身高&＃39;] &＃61; df[&＃39;身高&＃39;]&＃43;1
print(df)
# 存储为CSV文件
df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, na_rep&＃61;&＃39;null&＃39;)

Code

　　float_format&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为None。浮点数的格式字符串&＃xff0c;四舍五入。

import pandas as pd# 输入一些数据&＃xff08;字典格式&＃xff09;
data &＃61; {&＃39;代号&＃39;: [&＃39;A&＃39;, &＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;, &＃39;D&＃39;],&＃39;体重&＃39;: [65.238, 70.6, 64, 67.333],&＃39;身高&＃39;: [178, 177.89, 180, 175.0]
}
# 将字典格式转化为DataFrame格式
df &＃61; pd.DataFrame(data)
# 打印DataFrame
print(df)
# 存储为CSV文件
df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, float_format&＃61;&＃39;%.2f&＃39;)

Code

　　columns&＃xff1a;sequence&＃xff0c;可选。要写的列。

Code

　　header&＃xff1a;bool或str列表&＃xff0c;默认为True。写出列名。如果给出了一个字符串列表&＃xff0c;那就是假定是列名的别名。如果设置为False&＃xff0c;则在追加的时候不在写入列名称。

Code

　　index&＃xff1a;bool&＃xff0c;默认为True。写行名&＃xff08;索引&＃xff09;。如果设置为None或False&＃xff0c;则在写入的时候不添加索引。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, index&＃61;False)

Code

　　index_label&＃xff1a;str或sequence&＃xff0c;或False&＃xff0c;默认为None。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, index_label&＃61;&＃39;索引&＃39;)

Code

　　mode&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为&＃39;w&＃39;。在追加时可设置为&＃39;a&＃39;。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, index&＃61;False, header&＃61;False, mode&＃61;&＃39;a&＃39;)

Code

　　encoding&＃xff1a;str&＃xff0c;可选。表示要在输出文件中使用的编码的字符串&＃xff0c;默认为Python 2上的“ascii”和Python 3上的“utf-8”。当使&＃39;utf-16&＃39;编码时用Exel打开不会出现乱码问题。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, encoding&＃61;&＃39;utf-16&＃39;)

Code

　　compression&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为&＃39;infer&＃39;。压缩模式具有以下可能值&＃xff1a;{&＃39;infer&＃39;&＃xff0c; &＃39;gzip&＃39;&＃xff0c;&＃39;bz2&＃39;&＃xff0c;&＃39;zip&＃39;&＃xff0c;&＃39;xz&＃39;&＃xff0c;None}。如果&＃39;infer&＃39;和&＃39;path_or_buf&＃39;是路径&＃xff0c;然后从以下检测压缩扩展名&＃xff1a;&＃39;.gz&＃39;&＃xff0c;&＃39;.bz2&＃39;&＃xff0c;&＃39;.zip&＃39;或&＃39;.xz&＃39;。 &＃xff08;否则没有压缩&＃xff09;。

df.to_csv(&＃39;data.csv.gz&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, compression&＃61;&＃39;gzip&＃39;)

Code

　　quoting&＃xff1a;来自csv模块的可选常量&＃xff0c;默认为csv.QUOTE_MINIMAL。如果你设置了&＃96;float_format&＃96;&＃xff0c;然后浮点数转换为字符串&＃xff0c;从而转换为csv.QUOTE_NONNUMERIC&＃xff0c;将它们视为非数字。

import pandas as pd
import csv# 输入一些数据&＃xff08;字典格式&＃xff09;
data &＃61; {&＃39;代号&＃39;: [&＃39;A&＃39;, &＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;, &＃39;D&＃39;],&＃39;体重&＃39;: [65.238, 70.6, 64, 67.333],&＃39;身高&＃39;: [178, 177.89, 180, 175.0]
}
# 将字典格式转化为DataFrame格式
df &＃61; pd.DataFrame(data)
# 打印DataFrame
print(df)
# 存储为CSV文件
df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, float_format&＃61;&＃39;%.2f&＃39;, quoting&＃61;csv.QUOTE_NONNUMERIC)
df.to_csv(&＃39;data1.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, quoting&＃61;csv.QUOTE_NONNUMERIC)

Code

　　quotechar&＃xff1a;str&＃xff0c;默认&＃39;\"&＃39;。长度为1的字符串。用于引用字段的字符。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, float_format&＃61;&＃39;%.2f&＃39;, quotechar&＃61;&＃39;|&＃39;)

Code

　　line_terminator&＃xff1a;string&＃xff0c;可选。要在输出中使用的换行符或字符序列文件。默认为&＃96;os.linesep&＃96;&＃xff0c;这取决于操作系统。调用此方法&＃xff08;对于Linux&＃xff0c;&＃39;\ n&＃39;&＃xff0c;对于Windows&＃xff0c;&＃39;\ r \ n&＃39;&＃xff0c;即&＃xff09;。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, float_format&＃61;&＃39;%.2f&＃39;, line_terminator&＃61;&＃39;\n&＃39;)

Code

　　chunksize&＃xff1a;int或None。一次写一行。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, header&＃61;False, mode&＃61;&＃39;a&＃39;, chunksize&＃61;1)

Code

　　date_format&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为None。日期时间对象的格式字符串。

import pandas as pd
import datetime# 输入一些数据&＃xff08;字典格式&＃xff09;
data &＃61; {&＃39;代号&＃39;: [&＃39;A&＃39;, &＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;, &＃39;D&＃39;],&＃39;时间&＃39;: [datetime.datetime.now(), datetime.datetime.now(), datetime.datetime.now(), datetime.datetime.now()],&＃39;身高&＃39;: [178, 177.89, 180, 175.0]
}
# 将字典格式转化为DataFrame格式
df &＃61; pd.DataFrame(data)
# 打印DataFrame
print(df)
# 存储为CSV文件
df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, float_format&＃61;&＃39;%.2f&＃39;, date_format&＃61;&＃39;%Y-%m-%d&＃39;)

Code

　　doublequote&＃xff1a;bool&＃xff0c;默认为True。在字段内控制&＃96;quotechar&＃96;的引用。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, doublequote&＃61;False, escapechar&＃61;&＃39;|&＃39;)

Code

　　escapechar&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为None。长度为1的字符串&＃xff0c;用于转义&＃96;sep&＃96;和&＃96;quotechar&＃96;的字符。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, doublequote&＃61;False, escapechar&＃61;&＃39;|&＃39;)

Code

　　decimal&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为&＃39;.&＃39;。字符识别为小数点分隔符。

df.to_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;, float_format&＃61;&＃39;%.2f&＃39;, decimal&＃61;&＃39;:&＃39;)

Code

CSV 文件读取

　　read_csv(filepath_or_buffer, sep&＃61;&＃39;,&＃39;, delimiter&＃61;None, header&＃61;&＃39;infer&＃39;, names&＃61;None, index_col&＃61;None, usecols&＃61;None, squeeze&＃61;False, prefix&＃61;None, mangle_dupe_cols&＃61;True, dtype&＃61;None, engine&＃61;None, converters&＃61;None, true_values&＃61;None, false_values&＃61;None, skipinitialspace&＃61;False, skiprows&＃61;None, skipfooter&＃61;0, nrows&＃61;None, na_values&＃61;None, keep_default_na&＃61;True, na_filter&＃61;True, verbose&＃61;False, skip_blank_lines&＃61;True, parse_dates&＃61;False, infer_datetime_format&＃61;False, keep_date_col&＃61;False, date_parser&＃61;None, dayfirst&＃61;False, iterator&＃61;False, chunksize&＃61;None, compression&＃61;&＃39;infer&＃39;, thousands&＃61;None, decimal&＃61;b&＃39;.&＃39;, lineterminator&＃61;None, quotechar&＃61;&＃39;"&＃39;, quoting&＃61;0, doublequote&＃61;True, escapechar&＃61;None, comment&＃61;None, encoding&＃61;None, dialect&＃61;None, tupleize_cols&＃61;None, error_bad_lines&＃61;True, warn_bad_lines&＃61;True, delim_whitespace&＃61;False, low_memory&＃61;True, memory_map&＃61;False, float_precision&＃61;None)

　　参数
　----------
　　filepath_or_buffer&＃xff1a;str&＃xff0c;path对象或类文件对象&＃xff0c;任何有效的字符串路径都是可接受的。字符串可以是URL&＃xff0c;有效URL方案包括http&＃xff0c;ftp&＃xff0c;s3和file。本地文件可以是&＃xff1a;file&＃xff1a;//localhost/path/to/table.csv。

import pandas as pddf &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;)
print(df)

Code

　　sep&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为&＃39;,&＃39;。读取时应该与写入时的seq保持一致。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;\t&＃39;)

Code

　　delimiter&＃xff1a;str&＃xff0c;默认为"None"&＃xff0c;别名为sep。当delimiter参数和sep参数同时存在时&＃xff0c;sep参数无效。

import pandas as pddf &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;)
print(df)
df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, sep&＃61;&＃39;,&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;)
print(df)

Code

　　header&＃xff1a;int&＃xff0c;int列表&＃xff0c;默认为&＃39;infer&＃39;&＃xff0c;用作列名的行号和数据的开头。默认行为是推断列名&＃xff1a;如果没有传递名称&＃xff0c;行为与&＃96;&＃96;header &＃61; 0&＃96;&＃96;相同&＃xff0c;列名从文件的第一行推断出来&＃xff0c;如果显式传递列名&＃xff0c;则行为与&＃96;&＃96;header &＃61; None&＃96;&＃96;相同。显式传递&＃96;&＃96;header &＃61; 0&＃96;&＃96;以便能够替换现有名称。标题可以是整数列表&＃xff0c;其指定列上的多索引的行位置&＃xff0c;例如&＃xff0c;[0,1,3]。将跳过未指定的干预行&＃xff08;例如&＃xff0c;跳过此示例中的2&＃xff09;。请注意&＃xff0c;如果&＃96;&＃96;skip_blank_lines &＃61; True&＃96;&＃96;&＃xff0c;则此参数忽略注释行和空行&＃xff0c;因此&＃96;&＃96;header &＃61; 0&＃96;&＃96;表示第一行数据而不是文件的第一行。

import pandas as pddf &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;)
print(df)
df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, header&＃61;0)
print(df)
df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, header&＃61;None)
print(df)
df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, header&＃61;[0, 3])
print(df)

Code

　　names&＃xff1a;array-like&＃xff0c;可选。要使用的列名列表。如果file不包含标题行&＃xff0c;那么你应该显式传递&＃96;&＃96;header &＃61; None&＃96;&＃96;。此列表中的重复项将导致发出“UserWarning”。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, names&＃61;[&＃39;索引&＃39;, &＃39;代号&＃39;, &＃39;体重&＃39;, &＃39;身高&＃39;])

Code

　　index_col&＃xff1a;int&＃xff0c;sequence或bool&＃xff0c;可选&＃xff0c;用作行索引的列编号或者列名。如果给定一个序列则有多个行索引。如果在每行的末尾有一个带有分隔符的格式错误的文件&＃xff0c;您可以考虑使用&＃96;&＃96;index_col &＃61; False&＃96;&＃96;来强制pandas不使用第一列作为索引&＃xff08;行名称&＃xff09;。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, index_col&＃61;[&＃39;代号&＃39;, &＃39;体重&＃39;])

Code

　　usecols&＃xff1a;list-like或callable&＃xff0c;可选&＃xff0c;返回列的子集。如果类似于列表&＃xff0c;则所有元素必须是位置&＃xff08;即文档列中的整数索引&＃xff09;或对应于用户在“names”中提供或从文档标题行推断的列名的字符串。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, usecols&＃61;[0, 1])

Code

　　squeeze&＃xff1a;bool&＃xff0c;默认为False。如果解析的数据只包含一列&＃xff0c;则返回一个Series。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, usecols&＃61;[2], squeeze&＃61;True)

Code

　　prefix&＃xff1a;str&＃xff0c;可选。Prefix在没有标题时添加到列号&＃xff0c;例如 &＃39;X&＃39;代表X0&＃xff0c;X1&＃xff0c;......

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, header&＃61;None, prefix&＃61;&＃39;X&＃39;)

Code

　　mangle_dupe_cols&＃xff1a;bool&＃xff0c;默认为True。Duplicate列将指定为&＃39;X&＃39;&＃xff0c;&＃39;X.1&＃39;&＃xff0c;...&＃39;X.N&＃39;&＃xff0c;而不是&＃39;X&＃39;...&＃39;X&＃39;。如果列中存在重复的名称&＃xff0c;则传入False将导致数据被覆盖。该参数值暂时不可以被修改。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, mangle_dupe_cols&＃61;True)

Code

　　dtype&＃xff1a;列的类型名或字典 &＃xff0c;可选&＃xff0c;用来设置每列数据的数据类型。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, dtype&＃61;{&＃39;索引&＃39;: float, &＃39;身高&＃39;: float})

Code

　　engine : {&＃39;c&＃39;, &＃39;python&＃39;}&＃xff0c;可选。使用的分析引擎&＃xff0c;C引擎速度更快&＃xff0c;而python引擎目前功能更加完善。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, engine&＃61;&＃39;c&＃39;)

Code

　　converter&＃xff1a;dict&＃xff0c;可选。Dict用于转换某些列中的值的函数&＃xff0c;键可以是整数或列标签。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, converters&＃61;{&＃39;索引&＃39;: float})

Code

　　true_values&＃xff1a;list&＃xff0c;可选。Values考虑为True。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, true_values&＃61;[&＃39;A&＃39;])

Code

　　false_values&＃xff1a;list&＃xff0c;可选。Values考虑为False。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, delimiter&＃61;&＃39;\t&＃39;, false_values&＃61;[&＃39;B&＃39;])

Code

　　skipinitialspace&＃xff1a;bool&＃xff0c;默认为False。分隔符后跳过空格。

df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;)
print(df)
df &＃61; pd.read_csv(&＃39;data.csv&＃39;, skipinitialspace&＃61;True)
print(df)

Code

转:https://www.cnblogs.com/liumengsong/p/10755376.html

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蜡笔小新 2024-12-15 14:26:17
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蜡笔小新 2024-12-27 21:32:05
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蜡笔小新 2024-12-27 13:14:08

wangtao

这个家伙很懒，什么也没留下！

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