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- 1、使用基础python代码来读写和处理CSV文件
- 2、使用pandas读写和处理CSV文件
- 3、使用内置csv读写和处理CSV文件
1、使用基础Python代码来读写和处理CSV文件
import sys #使用基础Python代码来读写和处理CSV文件 input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] with open(input_file, 'r', newline='') as filereader: with open(output_file, 'w', newline='') as filewriter: header = filereader.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #map 函数将 str 函数应用于 header_list 中的每个元素, #确保每个元素都是字符串。然后, #join 函数在 header_list 中的每个值之 间插入一个逗号,将这个列表转换为一个字符串 filewriter.write(','.join(map(str,header_list))+'\n') for row in filereader: row = row.strip() row_list = row.split(',') print(row_list) filewriter.write(','.join(map(str,row_list))+'\n')
说明:mapEKaMkCQlD 函数将 str 函数应用于 header_list 中的每个元素,确保每个元素都是字符串。然后,
join 函数在 header_list 中的每个值之 间插入一个逗号,将这个列表转换为一个字符串。执行:
2、编程客栈使用pandas读写和处理CSV文件
#使用pandas读写和处理CSV文件 import pandas as pd input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] #data_frame:数据框也是存储数据的一种方式。 #数据框中保留了“表格”这种数据组织方式,不需要使用列表套列表的方式来分析数据 data_frame = pd.read_csv(input_file) print(data_frame) data_frame.to_csv(output_file, index=False)
说明:data_frame:数据框也是存储数据的一种方式。数据框中保留了“表格”这种数据组织方式,不需要使用列表套列表的方式来分析数据。
执行:
3、使用内置csv读写和处理CSV文件
#使用内置csv读写和处理CSV文件,用于正确 处理数据值中的嵌入逗号和其他复杂模式的 import csv import sys input_file = sys.argv[1] output_file = sys.argv[2] with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file: with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file: #创建文件读对象 #第二个参数(就是 delimiter=',') 是默认分隔符, #所以如果你的输入文件和输出文件都是用逗号分隔的,就不需要指定这个 参数 filereader = csv.reader(csv_in_file, delimiter=',') #创建文件写对象 filewriter = csv.writer(csv_out_file, delimiter=',') for rhttp://www.cppcns.comow_list in filereader: print(row_list) filewriter.writerow(row_list)
说明:第二个参数(就是 delimiter=',') 是默认分隔符,所以如果你的输入文件和输出文件都是用逗号分隔的,就不需要指定这个参http://www.cppcns.com数。
执行:
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