Python中读写CSV文件的深入探讨

news2025/1/21 17:59:17

一、引言

二、如何读取CSV文件

三、如何写入CSV文件

四、处理大型CSV文件

五、总结

一、引言

CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常见的逗号分隔值格式的文件，常用于存储和传输数据。在Python中，我们可以使用内置的csv模块来读写CSV文件。通过使用csv模块，我们可以轻松地读取和写入CSV文件中的数据，并对数据进行处理和分析。

二、如何读取CSV文件

在Python中，我们可以使用csv模块的csv.reader()函数来读取CSV文件。以下是一个简单的示例代码，演示了如何读取一个名为“example.csv”的CSV文件：

import csv  
  
# 打开文件并创建csv.reader对象  
with open('example.csv', 'r') as f:  
    reader = csv.reader(f)  
  
    # 遍历csv.reader对象中的每一行数据  
    for row in reader:  
        print(row)

上述代码将打开名为“example.csv”的文件，并创建一个csv.reader对象。然后，通过遍历csv.reader对象中的每一行数据，我们可以读取文件中的所有行。每一行数据将作为一个列表返回，其中列表中的每个元素是该行中的一个字段值。

如果CSV文件中包含标题行，我们可以通过使用next()函数来跳过标题行，例如：

import csv  
  
# 打开文件并创建csv.reader对象  
with open('example.csv', 'r') as f:  
    reader = csv.reader(f)  
  
    # 跳过标题行  
    next(reader)  
  
    # 遍历csv.reader对象中的每一行数据  
    for row in reader:  
        print(row)

在上述代码中，我们使用next()函数来跳过标题行，然后遍历剩余的行。

如果CSV文件中的字段值包含逗号或其他特殊字符，可以使用csv.reader()函数的quoting参数来指定引号字符和分隔符。例如，如果字段值用双引号括起来，并且使用制表符作为分隔符，则可以使用以下代码读取该文件：

import csv  
  
# 打开文件并创建csv.reader对象，指定引号字符和分隔符  
with open('example.csv', 'r') as f:  
    reader = csv.reader(f, quoting=csv.QUOTE_ALL, delimiter='\t')  
  
    # 遍历csv.reader对象中的每一行数据  
    for row in reader:  
        print(row)

在上述代码中，我们将引号字符设置为双引号，并将分隔符设置为制表符。这样就可以正确地解析包含逗号或其他特殊字符的字段值。

三、如何写入CSV文件

在Python中，我们可以使用csv模块的csv.writer()函数来写入CSV文件。以下是一个简单的示例代码，演示了如何将一个名为“example.csv”的CSV文件写入到内存中，并使用csv.writer()函数将数据写入到该文件中：

import csv  
  
# 将数据存储到内存中  
data = [  
    ['Name', 'Age', 'City'],  
    ['John Doe', 30, 'New York'],  
    ['Jane Smith', 25, 'San Francisco'],  
    ['Bob Johnson', 40, 'Chicago']  
]  
  
# 创建一个csv.writer对象  
writer = csv.writer(open('example.csv', 'w', newline=''))  
  
# 写入数据到csv.writer对象中  
for row in data:  
    writer.writerow(row)

在上述代码中，我们首先定义了一个包含数据的二维列表data。然后，我们使用csv.writer()函数创建一个csv.writer对象，并将其绑定到打开的文件“example.csv”上。接下来，我们使用writerow()方法将每一行数据写入到csv.writer对象中。最后，我们使用close()方法关闭csv.writer对象和文件。

如果要将其他类型的数据写入到CSV文件中，可以使用csv.DictWriter()函数创建一个字典写入器对象。csv.DictWriter()函数接受三个参数：文件对象、字段名和引号字符。以下是一个示例代码，演示了如何使用csv.DictWriter()函数将字典数据写入到CSV文件中：

import csv  
  
# 定义字段名  
fields = ['Name', 'Age', 'City']  
  
# 定义数据字典  
data = [  
    {'Name': 'John Doe', 'Age': 30, 'City': 'New York'},  
    {'Name': 'Jane Smith', 'Age': 25, 'City': 'San Francisco'},  
    {'Name': 'Bob Johnson', 'Age': 40, 'City': 'Chicago'}  
]  
  
# 创建一个csv.DictWriter对象  
writer = csv.DictWriter(open('example.csv', 'w'), fieldnames=fields)  
  
# 写入数据到csv.DictWriter对象中  
writer.writeheader()  # 写入标题行  
for row in data:  
    writer.writerow(row)  # 写入数据行

四、处理大型CSV文件

如果需要处理大型CSV文件，我们可以使用pandas库，它提供了更高效的处理方式。pandas库中的read_csv()函数可以读取大型CSV文件，并将其转换为DataFrame对象，以便进行数据处理和分析。以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas库处理大型CSV文件：

import pandas as pd  
  
# 读取大型CSV文件  
df = pd.read_csv('large_file.csv')  
  
# 对数据进行处理和分析  
# ...  
  
# 将结果写入新的CSV文件中  
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

在上述代码中，我们首先使用pd.read_csv()函数读取名为“large_file.csv”的大型CSV文件，并将其存储在DataFrame对象df中。然后，我们可以对df对象进行数据处理和分析。最后，我们使用to_csv()方法将处理后的数据写入到新的CSV文件中。