十分钟教会你用Python处理CSV文件

 更新时间:2022年06月11日 11:36:40   作者:程序员仓库  
大家都知道使用csv文件可以较容易地存储多行且列相同的数据,便于数据的读取与解析,也常用于自动化测试过程中的数据参数化,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用Python处理CSV文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

前言

在前几年,如果你和嵌入式开发人员推荐Python,大概会是这样一种场景:

A:”诶,老王,你看Python开发这么方便,以后会不会用到嵌入式设备?“

B:“别做梦了,那玩意儿速度贼慢,肯定满足不了性能要求…”

但近几年,随着半导体行业的迅猛发展,嵌入式处理器的性能有了很大幅度的提高。与此同时,Python语言本身也在不断优化。因此,在嵌入式领域引入Python已经成为了必然趋势。

今天,作者就来总结一下使用Python处理物联网行业中一种常见的文件格式:csv文件。

Python库:csv

Python中集成了专用于处理csv文件的库,名为:csv。

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。

读取csv文件

假设现在要读取的csv文件内容如下:

可以看到,该文件的第一行表明数据类型,我们暂且称之为header。从第2行开始,保存的是设备采集到的数据。

使用csv.reader读取数据

# 导入 csv 库
import csv

# 以读方式打开文件
with open("data.csv", mode="r", encoding="utf-8-sig") as f:
    
    # 基于打开的文件,创建csv.reader实例
    reader = csv.reader(f)

    # 获取第一行的header
    # header[0] = "设备编号"
    # header[1] = "温度"
    # header[2] = "湿度"
    # header[3] = "转速"
    header = next(reader)

    # 逐行获取数据,并输出
    for row in reader:
        print("{}{}: {}={}, {}={}, {}={}".format(header[0], row[0],
                                                 header[1], row[1],
                                                 header[2], row[2],
                                                 header[3], row[3]))

程序运行结果如下:

设备编号0: 温度=31, 湿度=20, 转速=1000
设备编号1: 温度=30, 湿度=22, 转速=998
设备编号2: 温度=32, 湿度=23, 转速=1005

使用csv.DictReader读取数据

# 导入 csv 库
import csv

# 打开文件
with open("data.csv", encoding="utf-8-sig", mode="r") as f:

    # 基于打开的文件,创建csv.DictReader实例
    reader = csv.DictReader(f)

    # 输出信息
    for row in reader:
        print("设备编号{}: 温度={}, 湿度={}, 转速={}".format(row["设备编号"],
                                                   row["温度"],
                                                   row["湿度"],
                                                   row["转速"]))

程序运行结果如下:

设备编号0: 温度=31, 湿度=20, 转速=1000
设备编号1: 温度=30, 湿度=22, 转速=998
设备编号2: 温度=32, 湿度=23, 转速=1005

写入csv文件

假设我们现在要创建一个csv文件,将数据保存为如下形式:

使用csv.writer写入数据

# 导入 csv 库
import csv

# 创建列表,保存header内容
header_list = ["设备编号", "温度", "湿度", "转速"]

# 创建列表,保存数据
data_list = [
    [0, 31, 20, 1000],
    [1, 30, 22, 998],
    [2, 32, 33, 1005]
]

# 以写方式打开文件。注意添加 newline="",否则会在两行数据之间都插入一行空白。
with open("new_data.csv", mode="w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
    
    # 基于打开的文件,创建 csv.writer 实例
    writer = csv.writer(f)

    # 写入 header。
    # writerow() 一次只能写入一行。
    writer.writerow(header_list)

    # 写入数据。
    # writerows() 一次写入多行。
    writer.writerows(data_list)

使用csv.DictWriter写入数据

# 导入 csv 库
import csv

# 创建 header 列表
header_list = ["设备编号", "温度", "湿度", "转速"]

# 创建数据列表,列表的每个元素都是字典
data_list = [
    {"设备编号": "0", "温度": 31, "湿度": 20, "转速": 1000},
    {"设备编号": "1", "温度": 30, "湿度": 22, "转速": 998},
    {"设备编号": "2", "温度": 32, "湿度": 23, "转速": 1005},
]

# 以写方式打开文件。注意添加 newline="",否则会在两行数据之间都插入一行空白。
with open("new_data.csv", mode="w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
    
    # 基于打开的文件,创建 csv.DictWriter 实例,将 header 列表作为参数传入。
    writer = csv.DictWriter(f, header_list)

    # 写入 header
    writer.writeheader()

    # 写入数据
    writer.writerows(data_list)

关于写入,需要注意:

  • 在打开文件时,需要添加newline = ""。否则,会在每2行有效内容之间添加一行空白。
  • 如果要保存的内容有中文,而且之后需要用Excel打开文件,那么需要选用utf-8-sig编码。如果使用utf-8编码,会导致使用Excel查看文件时中文乱码。

总结 

到此这篇关于用Python处理CSV文件的文章就介绍到这了,更多相关Python处理CSV文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python3实现计算两个数组的交集算法示例

    Python3实现计算两个数组的交集算法示例

    这篇文章主要介绍了Python3实现计算两个数组的交集算法,结合2个实例形式总结分析了Python3针对数组的遍历、位运算以及元素的添加、删除等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-04-04
  • Python获取指定网段正在使用的IP

    Python获取指定网段正在使用的IP

    这篇文章主要介绍了Python获取指定网段正在使用的IP的示例代码,帮助大家更好的利用python进行测试,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-12-12
  • jupyter notebook引用from pyecharts.charts import Bar运行报错

    jupyter notebook引用from pyecharts.charts import Bar运行报错

    这篇文章主要介绍了jupyter notebook引用from pyecharts.charts import Bar运行报错,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-04-04
  • Python OOP类中的几种函数或方法总结

    Python OOP类中的几种函数或方法总结

    今天小编就为大家分享一篇关于Python OOP类中的几种函数或方法总结,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
    2019-02-02
  • python并发执行request请求的示例

    python并发执行request请求的示例

    这篇文章主要介绍了python并发执行request请求,我将为我们展示使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor和requests库并发执行HTTP请求的示例,需要的朋友可以参考下
    2024-06-06
  • 在PyTorch中实现可解释的神经网络模型的方法详解

    在PyTorch中实现可解释的神经网络模型的方法详解

    这篇文章主要为大家介绍在PyTorch如何中实现可解释的神经网络模型,并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具,需要的朋友可以参考下
    2023-06-06
  • np.zeros()函数的使用方法

    np.zeros()函数的使用方法

    本文主要介绍了np.zeros()函数的使用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-02-02
  • Python读取Word文档中的Excel嵌入文件的方法详解

    Python读取Word文档中的Excel嵌入文件的方法详解

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python读取Word文档中的Excel嵌入文件的方法,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,需要的可以参考一下
    2022-12-12
  • 如何在Python项目中做多环境配置(环境变量使用.env文件)

    如何在Python项目中做多环境配置(环境变量使用.env文件)

    实际工程开发中常常会对开发、测试和生产等不同环境配置不同的数据库环境,传统方式可以通过添加不同环境的配置文件达到部署时的动态切换的效果,这篇文章主要给大家介绍了关于如何在Python项目中做多环境配置的相关资料,环境变量使用.env文件,需要的朋友可以参考下
    2024-06-06
  • Python批量加密Excel文件的实现示例

    Python批量加密Excel文件的实现示例

    在日常工作中,保护敏感数据是至关重要的,本文主要介绍了Python批量加密Excel文件的实现示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2023-12-12

最新评论