python—CSV的读写
csv文件
CSV是一种以逗号分隔数值的文件类型,在数据库或电子表格中,常见的导入导出文件格式就是CSV格式,CSV格式存储数据通常以纯文本的方式存数数据表。
csv 库中有4个常用的对象:
csv.reader:以列表的形式返回读取的数据。
csv.writer:以列表的形式写入数据。
csv.DictReader:以字典的形式返回读取的数据。
csv.DictWriter:以字典的形式写入数据。
打开模式
写读追加状态
'r':读
'w':写
'a':追加
'r+' == r+w(可读可写,文件若不存在就报错(IOError))
'w+' == w+r(可读可写,文件若不存在就创建)
'a+' ==a+r(可追加可写,文件若不存在就创建)
对应的,如果是二进制文件,就都加一个b就好啦:
'rb' 'wb' 'ab' 'rb+' 'wb+' 'ab+'
1.写入数组类型数据
#encoding:utf-8
import csv
header=['class','name','sex','height','year']
rows=[
[1,'xiaoming','male',168,23],
[1,'xiaohong','female',162,22],
[2,'xiaozhang','female',158,21],
[2,'xiaoli','male',158,21]
]
with open('csvdir.csv','w',newline='',encoding='utf-8')as f: #newline=" "是为了避免写入之后有空行
ff=csv.writer(f)
ff.writerow(header) # 写入一维数组
ff.writerows(rows) # 写入二维数组
2.写入字典序列类型数据
在写入字典序列类型数据的时候,需要传入两个参数,一个是文件对象——f,一个是字段名称——fieldnames,到时候要写入表头的时候,只需要调用writerheader方法,写入一行字典系列数据调用writerrow方法,并传入相应字典参数,写入多行调用writerows
import csv
headers = ['class','name','sex','height','year']
rows = [
{'class':1,'name':'xiaoming','sex':'male','height':168,'year':23},
{'class':1,'name':'xiaohong','sex':'female','height':162,'year':22},
{'class':2,'name':'xiaozhang','sex':'female','height':163,'year':21},
{'class':2,'name':'xiaoli','sex':'male','height':158,'year':21},
]
with open('test2.csv','w',newline='',encoding='utf-8')as f:
f_csv = csv.DictWriter(f,headers)
f_csv.writeheader()
f_csv.writerows(rows)
注意:列表和字典形式的数据写入是不一样的!!!!!!
3.csv的读取
读取前两行
# readCSV.py
# python 3.8
import csv
file = 'D:\\1.csv'
with open(file, encoding="UTF8") as f:
reader = csv.reader(f) # 创建 读取器
header_row = next(reader) # 获取表的第一行(一般是列名)
print(header_row) # 打印
first_row = next(reader) # 获取标的第二行
print(first_row)
读取所有行:
和读取文件差不多:
# readCSV.py
# python 3.8
import csv
file = 'D:\\1.csv'
with open(file, encoding="UTF8") as f:
reader = csv.reader(f) # 创建 读取器
header_row = next(reader) # 获取表的第一行(一般是列名)
print(header_row) # 打印
for row in reader: # 循环得到后面的所有数据
print(row)
其实,这个 reader 是个迭代器,其自身包含了一个指向当前数据位置的指针(非C语言指针,而是有点像生活中的手表表盘指针)。你对它调用一次 next(reader),其内部的指针就移到下一行。
参考:
[Haima的博客]
http://www.cnblogs.com/haima/
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