鑰匙要點
-
Python的內(nèi)置CSV模塊提供了以CSV格式閱讀，寫作和處理數(shù)據(jù)的功能和類。 CSV.Reader（）函數(shù)可用于讀取CSV文件，而CSV.WRITER（）允許將數(shù)據(jù)寫入CSV文件。
- 。 CSV文件可以使用Python的csv.dictreader類轉(zhuǎn)換為JSON格式，該類別將CSV文件轉(zhuǎn)換為Python詞典。然后可以使用json.dump（）函數(shù)將字典轉(zhuǎn)換為JSON文件。 > 可以通過首先使用JSON.LOAD（）函數(shù)將JSON文件轉(zhuǎn)換為Python字典來將JSON文件轉(zhuǎn)換為CSV格式。然后可以使用CSV.DICTWRITER類方法將字典轉(zhuǎn)換為CSV文件。
- CSV文件通常用于電子表格和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出。 Python的CSV模塊簡化了使用CSV文件，并將其轉(zhuǎn)換為其他格式，例如JSON。
- >在本文中，我們將學(xué)習(xí)如何使用Python從CSV文件中讀取和寫入數(shù)據(jù)，以及如何將CSV文件轉(zhuǎn)換為JSON格式，反之亦然。我們將探索如何使用CSV模塊，并查看有助于了解其工作原理的示例。
- a csv（逗號分隔值）文件是一種文本文件格式，允許數(shù)據(jù)保存在表格結(jié)構(gòu)中。這是一種流行的格式，用于從數(shù)據(jù)庫和電子表格導(dǎo)出和導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
打開時，csv文件的內(nèi)容如下：
>
>如上所述，逗號定界符，、，用來將文件中的每個特定數(shù)據(jù)分開。
>>第一行數(shù)據(jù)可以選擇用作標(biāo)題，并識別其下面的每一列數(shù)據(jù)。 CSV文件通常用.CSV文件擴(kuò)展名保存。
Employee Id,First Name,Gender,Start Date,Last Login Time,Salary,Bonus %,Senior Management,Team 1,Douglas,Male,8/6/1993,12:42 PM,,6.945,TRUE,Marketing 2,Thomas,Male,3/31/1996,6:53 AM,61933,4.17,, 3,Maria,Female,4/23/1993,11:17 AM,,11.858,FALSE,Finance 4,Jerry,Male,3/4/2005,1:00 PM,138705,9.34,,Finance> CSV模塊
>可以將電子表格和數(shù)據(jù)庫（如MS SQL）導(dǎo)入并導(dǎo)出為CSV文件，因此重要的是要知道如何以編程方式處理CSV格式的數(shù)據(jù)。大多數(shù)編程語言（如Python）支持CSV中的處理文件，并將其轉(zhuǎn)換為JSON等其他格式。
Python提供了用于讀取，編寫和執(zhí)行其他形式的文件處理的模塊，以CSV格式讀取和執(zhí)行其他形式的文件。內(nèi)置庫提供的功能和類，使使用CSV文件無縫。
如何使用Python讀取CSV文件
>> csv 模塊具有用于讀取CSV文件的csv.reader（）函數(shù)。它與對象（包括文件對象）一起使用，例如使用Python的In-In-op-Open（）函數(shù)生成的對象。
>從呼叫打開（）中給定的文件對象，csv.reader（）將返回讀取器對象。讀取器對象可以用來迭代CSV數(shù)據(jù)的每一行，其中行返回作為字符串列表。
讓我們以一個例子：
Employee Id,First Name,Gender,Start Date,Last Login Time,Salary,Bonus %,Senior Management,Team 1,Douglas,Male,8/6/1993,12:42 PM,,6.945,TRUE,Marketing 2,Thomas,Male,3/31/1996,6:53 AM,61933,4.17,, 3,Maria,Female,4/23/1993,11:17 AM,,11.858,FALSE,Finance 4,Jerry,Male,3/4/2005,1:00 PM,138705,9.34,,Finance這是上述代碼的輸出：
>在第一個代碼段中，打開了員工。csv文件，然后csv.reader（）函數(shù)解析并返回讀取器對象。一個簡單的循環(huán)用于迭代讀取器對象，該對象從employ.csv文件中返回每行數(shù)據(jù)列表，從頂部開始。
<span>import csv
</span>
<span>with open('employees.csv', newline='') as file_obj:
</span> reader_obj <span>= csv.reader(file_obj)
</span> <span>for row in reader_obj:
</span> <span>print(row)
</span>
如何使用Python
寫入CSV文件>除了從CSV文件中讀取數(shù)據(jù)外，我們還可以在Python中將數(shù)據(jù)寫入這些文件。 csv.writer（）函數(shù)使我們能夠?qū)?shù)據(jù)寫入CSV格式。在寫入模式下打開文件后，csv.writer（）函數(shù)返回一個作者對象，該對象將所提供的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為提供的文件對象上的劃界字符串。作者對象具有編寫一行的作者（）方法（每次逗號或逗號分隔值的數(shù)量），而Writerows（）方法一次用于多行。 writerow（）和writerows（）方法是將數(shù)據(jù)編寫到CSV文件的兩個選項。
>>上面的代碼段中使用的所有列表對象都可以分組為2D列表，并將其作為參數(shù)傳遞給Writerows（）作者對象的writer（）方法以實現(xiàn)相同的結(jié)果。
執(zhí)行使用語句后，在包含這些逗號分隔的當(dāng)前工作目錄中創(chuàng)建了一個CSV文件（products.csv）。這是一個示例：
這是上述代碼的輸出：
如何使用python
<span>['Employee Id', 'First Name', 'Gender', 'Start Date', 'Last Login Time', 'Salary', 'Bonus %', 'Senior Management', 'Team'] </span><span>['1', 'Douglas', 'Male', '8/6/1993', '12:42 PM', '', '6.945', 'TRUE', 'Marketing'] </span><span>['2', 'Thomas', 'Male', '3/31/1996', '6:53 AM', '61933', '4.17', '', ''] </span><span>['3', 'Maria', 'Female', '4/23/1993', '11:17 AM', '', '11.858', 'FALSE', 'Finance'] </span><span>['4', 'Jerry', 'Male', '3/4/2005', '1:00 PM', '138705', '9.34', '', 'Finance'] </span><span>['5', 'Larry', 'Male', '1/24/1998', '4:47 PM', '101004', '1.389', 'TRUE', 'Client Services'] </span><span>... </span>將CSV轉(zhuǎn)換為JSON 在執(zhí)行文件I/O操作時，我們可能需要將CSV文件轉(zhuǎn)換為JSON格式 - 這是在客戶端和服務(wù)器之間接收和傳輸數(shù)據(jù)的流行。
csv
模塊提供了csv.dictreader類，以幫助我們實現(xiàn)這一目標(biāo)。<span>import csv
</span>
<span>with open('products.csv', 'w', newline='') as file_obj:
</span> writer_obj <span>= csv.writer(file_obj)
</span> writer_obj<span>.writerow(['Product Name', 'Price', 'Quantity', 'SKU Number' ])
</span> writer_obj<span>.writerow(['Rice', 80, 35, 'RI59023'])
</span> writer_obj<span>.writerow(['Curry', 2, 200, 'CY13890'])
</span> writer_obj<span>.writerow(['Milk', 9.5, 315, 'MK10204'])
</span>
> csv.dictreader類方法有助于在應(yīng)用
json模塊的json.dump（）函數(shù)之前將給定的CSV文件轉(zhuǎn)換為Python字典，以將結(jié)果Python字典轉(zhuǎn)換為JSON文件。 csv.dictreader（）類采用可選的字段名稱參數(shù)。省略字段名稱的地方，第一行的值將映射到其余數(shù)據(jù)為字段名稱。 讓我們來看看一個示例：
這是上述代碼的輸出：
- >在讀取模式下打開員工。 >使用csv.dictreader類返回的文件對象創(chuàng)建了Python字典
- >在寫入模式下打開一個JSON文件，例如員工。
- >使用 json
- 模塊的dump（）函數(shù)將python字典（my_dict）轉(zhuǎn)換為json文件> 如何使用python
csv
和jsonpython模塊。 json模塊的json.load（）函數(shù)將有助于將json文件轉(zhuǎn)換為python詞典，而csvcsv 模塊的csv.dictwiter類方法將有助于將python字典轉(zhuǎn)換為csv file。 這是一個示例：
>要將JSON文件轉(zhuǎn)換為CSV等效，我們應(yīng)用了以下步驟：
Employee Id,First Name,Gender,Start Date,Last Login Time,Salary,Bonus %,Senior Management,Team 1,Douglas,Male,8/6/1993,12:42 PM,,6.945,TRUE,Marketing 2,Thomas,Male,3/31/1996,6:53 AM,61933,4.17,, 3,Maria,Female,4/23/1993,11:17 AM,,11.858,FALSE,Finance 4,Jerry,Male,3/4/2005,1:00 PM,138705,9.34,,Finance
在讀取模式下打開員工。
>使用JSON.LOAD（）函數(shù)創(chuàng)建Python字典py_dict- >在寫入模式下打開了CSV文件files_records.csv（如果沒有這樣的文件，將創(chuàng)建一個文件） ）
- >使用CSV.DICTWRITER類創(chuàng)建一個帶有必要參數(shù)的作者對象
>使用作者對象方法將詞典映射到適當(dāng)?shù)男袛?shù) - >
- 結(jié)論
- > CSV文件非常受歡迎，并且經(jīng)常用于導(dǎo)出和導(dǎo)入電子表格和數(shù)據(jù)庫。使用數(shù)據(jù)的人經(jīng)常使用此文件格式。但是，在使用Python進(jìn)行編程時，可能需要快速使用CSV文件，因此學(xué)習(xí)如何使用CSV執(zhí)行文件I/O操作很重要。
csv
模塊非常方便地使用CSV文件，因為它為這類任務(wù)提供了必要的功能和類。>也必須注意，我們可能需要將文件從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式（CSV至JSON），如上所述。
經(jīng)常詢問有關(guān)Python CSV文件的問題（常見問題解答）>如何處理python中的大型CSV文件？但是，Python的內(nèi)置CSV模塊提供了一種在較小的塊中讀取和編寫CSV文件的方法，從而使使用大型文件可以使用。您可以在循環(huán)中使用讀取器對象一次讀取特定數(shù)量的行。這樣，您可以在較小，更易于管理的塊中處理一個大文件。
>如何在Python中寫入CSV文件？>>如何在Python中使用不同的定系數(shù)來處理CSV文件？讀者和作者對象采用定界符參數(shù)，您可以將其設(shè)置為CSV文件用作定界器的任何字符。
如何使用Python中的標(biāo)頭（
）處理CSV文件？您的CSV文件包含一個標(biāo)題行，您可以使用CSV模塊中的Dictreader對象讀取文件。該對象將每一行視為詞典，其中鍵是標(biāo)題行中的列名，并且值是每個行中的數(shù)據(jù)。
>>如何使用Python中的引用字段來處理CSV文件？>
>如何處理Python中的特殊字符的CSV文件？
>>如果您的CSV文件包含特殊字符，則可以通過以二進(jìn)制模式打開文件并使用Unicodecsv模塊而不是內(nèi)置CSV模塊來處理它們。該模塊就像CSV模塊一樣工作，但它支持Unicode字符。
如何使用PANDAS處理CSV文件中的CSV文件，而Python中缺少值的CSV文件？ Python的圖書館。您可以將CSV文件讀取到dataFrame中，然后使用fillna方法填充缺少值或計算值的值。
>如何將CSV文件轉(zhuǎn)換為Python中的其他格式？ 如何通過Python中的特定列對CSV文件進(jìn)行分類？ >
>您可以使用Python中的Pandas庫通過特定列對CSV文件進(jìn)行排序。在將CSV文件讀取到數(shù)據(jù)框中后，您可以使用sort_values方法按一個或多個列對數(shù)據(jù)框進(jìn)行排序。如何根據(jù)python的條件過濾CSV文件中的行？
>您可以使用Python中的PANDAS庫中的條件過濾CSV文件中的行。將CSV文件讀取到數(shù)據(jù)框中后，您可以使用布爾索引根據(jù)條件過濾數(shù)據(jù)框。
以上是使用Python使用CSV文件，并示例的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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