CSV文件是一种纯文本文件,其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑,简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开,几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外,每行以换行符终止,以开始下一行。同样在行内,每列用逗号分隔。
表格形式的数据也称为CSV(逗号分隔值)-字面上是“逗号分隔值”。这是一种用于表示表格数据的文本格式。文件的每一行都是表的一行。各个列的值由分隔符-逗号(,),分号(;)或另一个符号分隔。CSV可以通过Python轻松读取和处理。
考虑以下Tabe
表数据
程式语言 | 由...设计 | 出现了 | 延期 |
---|---|---|---|
python | 吉多·范·罗苏姆(Guido van Rossum) | 1991年 | .py |
JAVA | 詹姆斯·高斯林 | 1995年 | .java |
C ++ | 比尼亚·斯特鲁斯特鲁普 | 1983年 | .cpp |
您可以在csv中表示此表,如下所示。
CSV数据
编程语言,设计者,出现,扩展
Python,Guido van Rossum,1991,.py
Java,James Gosling,1995,.java
C ++,Bjarne Stroustrup,1983,.cpp
如您所见,每一行都是换行符,每一列都用逗号分隔。
Python提供了一个CSV模块来处理CSV文件。要读取/写入数据,您需要遍历CSV行。您需要使用split方法从指定的列获取数据。
在CSV模块文档中,您可以找到以下功能:
要从CSV文件读取数据,必须使用阅读器功能来生成阅读器对象。
开发阅读器功能是为了获取文件的每一行并列出所有列。然后,您必须选择想要变量数据的列。
听起来比它复杂得多。让我们看一下这个例子,我们会发现使用csv文件并不是那么困难。
#import necessary modules
import csv
with open('X:\data.csv','rt')as f:
data = csv.reader(f)
for row in data:
print(row)
当您执行上述程序时,输出将是:
['Programming language; Designed by; Appeared; Extension']
['Python; Guido van Rossum; 1991; .py']
['Java; James Gosling; 1995; .java']
['C++; Bjarne Stroustrup;1983;.cpp']
您也可以使用DictReader读取CSV文件。结果被解释为字典,其中标题行是键,其他行是值。
考虑以下代码
#import necessary modules
import csv
reader = csv.DictReader(open("file2.csv"))
for raw in reader:
print(raw)
此代码的结果是:
OrderedDict([('Programming language', 'Python'), ('Designed by', 'Guido van Rossum'), (' Appeared', ' 1991'), (' Extension', ' .py')])
OrderedDict([('Programming language', 'Java'), ('Designed by', 'James Gosling'), (' Appeared', ' 1995'), (' Extension', ' .java')])
OrderedDict([('Programming language', 'C++'), ('Designed by', ' Bjarne Stroustrup'), (' Appeared', ' 1985'), (' Extension', ' .cpp')])
Pandas是一个开源库,可让您使用Python执行数据操作。熊猫提供了一种创建,操作和删除数据的简便方法。
您必须使用命令<code> pip install pandas </ code>安装pandas库。在Windows中,在Linux的终端中,您将在命令提示符中执行此命令。
将CSV读取到pandas DataFrame中非常快速且容易:
#import necessary modules
import pandas
result = pandas.read_csv('X:\data.csv')
print(result)
结果:
Programming language, Designed by, Appeared, Extension
0 Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1 Java, James Gosling, 1995, .java
2 C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp
非常有用的库。在仅三行代码中,您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名,它将自动使用它们。
使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。首先,您必须基于以下代码创建DataFrame。
from pandas import DataFrame
C = {'Programming language': ['Python','Java', 'C++'],
'Designed by': ['Guido van Rossum', 'James Gosling', 'Bjarne Stroustrup'],
'Appeared': ['1991', '1995', '1985'],
'Extension': ['.py', '.java', '.cpp'],
}
df = DataFrame(C, columns= ['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
export_csv = df.to_csv (r'X:\pandaresult.csv', index = None, header=True) # here you have to write path, where result file will be stored
print (df)
这是输出
Programming language, Designed by, Appeared, Extension
0 Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1 Java, James Gosling, 1995, .java
2 C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp
并在指定位置创建CSV文件。
结论
因此,现在您知道如何使用方法“ csv”以及以CSV格式读取和写入数据。CSV文件易于读取和管理,并且尺寸较小,因此相对较快地进行处理和传输,因此在软件应用程序中得到了广泛使用。
csv模块提供了各种功能和类,使您可以轻松地进行读写。您可以查看Python的官方文档,并找到更多有趣的技巧和模块。CSV是保存,查看和发送数据的最佳方法。实际上,它并不像开始时那样难学。但是只要稍作练习,您就可以掌握它。
Pandas是读取CSV文件的绝佳选择。
另外,还有其他方法可以使用ANTLR,PLY和PlyPlus之类的库来解析文本文件。它们都可以处理繁重的解析,并且如果简单的String操作不起作用,则可以使用正则表达式。