Python自学17 - Python读写CSV文件
原创
Python自学17 - Python读写CSV文件
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星哥玩云
发布于 2025-09-11 23:35:08
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Python自学17 - Python读写CSV文件
在数据处理和分析的工作中，CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是一种非常常见的数据存储格式。
它结构简单、易于阅读，并且被广泛应用于 Excel、数据库、数据分析工具等场景之间的数据传输。
Python 作为一门强大的编程语言，提供了多种便捷的方式来读写 CSV 文件，本次课程将详细介绍两种常用的方法：使用 Python 内置的csv模块和第三方库pandas，帮助大家轻松掌握 CSV 文件的操作技巧。
1️⃣ 什么是 CSV 文件
- 纯文本格式，以逗号（
,）分隔字段 - 每一行代表一条记录
- 第一行通常是表头（列名）
- 兼容性好，可用 Excel、Google Sheets、数据库等直接打开
示例：
Name,Age,City
Alice,30,New York
Bob,25,Los Angeles
Charlie,35,Chicago2️⃣ Python 读写 CSV 的常用方式
Python 提供了两种主流方式：
方法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
csv 标准库 | 内置，无需安装 | 小文件、简单读写 |
pandas 库 | 功能强大，支持数据分析 | 大文件、复杂数据处理 |
3️⃣ 使用 csv 模块读写
3.1 读取 CSV 文件
import csv
# 读取 CSV 文件
with open('input.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as infile:
reader = csv.reader(infile)
for row in reader:
print(row) # 每行是一个列表注意事项：
newline=''避免多余空行encoding='utf-8-sig'可避免 Excel 打开时中文乱码
3.2 写入 CSV 文件
import csv
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['Alice', 30, 'New York'],
['Bob', 25, 'Los Angeles']
]
with open('output.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as outfile:
writer = csv.writer(outfile)
writer.writerows(data) # 一次写入多行3.3 使用字典读写（更直观）
import csv
# 写入
with open('people.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
fieldnames = ['Name', 'Age', 'City']
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerow({'Name': 'Alice', 'Age': 30, 'City': 'New York'})
writer.writerow({'Name': 'Bob', 'Age': 25, 'City': 'Los Angeles'})
# 读取
with open('people.csv', mode='r', encoding='utf-8-sig') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
print(row['Name'], row['City'])4️⃣ 使用 pandas 读写（推荐数据分析场景）
import pandas as pd
# 读取
df = pd.read_csv('input.csv', encoding='utf-8')
print(df.head())
# 写入
df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')优势：
- 支持按列筛选、数据统计、缺失值处理等
- 读取速度快，适合大数据量
5️⃣ 常见问题与优化建议
- 中文乱码
- 用
utf-8-sig编码写入，Excel 打开正常
- 用
- 多余空行
- 打开文件时加
newline=''
- 打开文件时加
- 大文件读取慢
pandas.read_csv()加chunksize分块读取
- 字段中包含逗号
- 使用
quotechar='"'包裹字段
- 使用
6️⃣ 实战案例：合并多个 CSV 文件
import pandas as pd
import glob
# 获取所有 CSV 文件路径
files = glob.glob('data/*.csv')
# 读取并合并
df_list = [pd.read_csv(file) for file in files]
merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
# 保存
merged_df.to_csv('merged.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print("合并完成！")7️⃣ 总结
- 小文件 →
csv标准库足够 - 大文件/数据分析 →
pandas更高效 - 注意编码、换行、分隔符等细节
- 结合自动化脚本，可轻松实现批量数据处理
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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