


Bagaimana saya menggunakan modul CSV untuk bekerja dengan fail CSV di Python?
Jun 25, 2025 am 01:03 AMModul CSV Python menyediakan cara mudah untuk membaca dan menulis fail CSV. 1. Apabila membaca fail CSV, anda boleh menggunakan csv.reader () untuk membaca garis mengikut baris dan mengembalikan setiap baris data sebagai senarai rentetan; Jika anda perlu mengakses data melalui nama lajur, anda boleh menggunakan csv.dictreader () untuk memetakan setiap baris ke dalam kamus. 2. Apabila menulis ke fail CSV, gunakan kaedah CSV.Writer () dan hubungi Writerow () atau Writerows () untuk menulis satu baris data tunggal atau berbilang; Jika anda ingin menulis data kamus, gunakan csv.dictwriter (), anda perlu menentukan nama lajur terlebih dahulu dan tulis tajuk melalui WriteHeader (). 3. Apabila berurusan dengan kes kelebihan, modul secara automatik mengendalikan koma dan rehat garis dalam bidang yang disebutkan, tetapi perhatikan menggunakan petikan dengan betul; Pada masa yang sama, anda harus memberi perhatian kepada isu pengekodan, seperti UTF-8-Bom di bawah Windows, dan mengelakkan masalah yang disebabkan oleh garis kosong. Adalah disyorkan untuk sentiasa menetapkan newline = '' semasa membuka fail. 4. Modul ini menyokong pembatas adat. Selepas mendaftarkan dialek tersuai melalui csv.register_dialect (), ia boleh dengan mudah menangani fail data yang dipisahkan oleh pembatas tidak standard (seperti tab).
Bekerja dengan fail CSV di Python adalah terima kasih kepada modul csv
terbina dalam. Sama ada anda membaca atau menulis ke fail CSV, modul ini memberi anda alat mudah yang mengendalikan tugas yang paling biasa tanpa memerlukan apa -apa lagi.
Membaca fail CSV
Jika anda ingin menarik data dari fail CSV, fungsi csv.reader()
adalah pilihan anda. Ia membaca baris fail mengikut baris, memberikan anda setiap baris sebagai senarai rentetan.
Katakan anda mempunyai fail yang dipanggil data.csv
yang kelihatan seperti ini:
Nama, umur, lokasi Alice, 30, New York Bob, 25, Los Angeles Charlie, 35, Chicago
Inilah cara anda membacanya:
Import CSV dengan terbuka ('data.csv', newline = '') sebagai csvfile: pembaca = csv.reader (CSVFile) untuk baris dalam pembaca: Cetak (baris)
Ini akan dikeluarkan:
['Nama', 'umur', 'lokasi'] ['Alice', '30', 'New York'] ['Bob', '25', 'Los Angeles'] ['Charlie', '35', 'Chicago']
Beberapa perkara yang perlu diperhatikan:
- Pastikan anda menggunakan
newline=''
apabila membuka fail untuk mengelakkan masalah dengan garis kosong pada beberapa platform. - Setiap baris dikembalikan sebagai senarai, jadi jika anda memerlukan nilai tertentu, hanya indeks ke dalam senarai (contohnya,
row[1]
untuk umur).
Jika CSV anda mempunyai tajuk dan anda ingin bekerja dengan bidang bernama, pertimbangkan untuk menggunakan csv.DictReader
, yang memetakan setiap baris ke kamus:
dengan terbuka ('data.csv', newline = '') sebagai csvfile: pembaca = csv.dictreader (CSVFile) untuk baris dalam pembaca: cetak (baris ['nama'], baris ['umur'])
Sekarang anda bekerja dengan pasangan nilai utama dan bukan indeks-lebih mudah untuk dikendalikan jika data anda mempunyai nama lajur yang jelas.
Menulis ke fail CSV
Menulis data ke fail CSV adalah mudah menggunakan csv.writer()
. Anda membuat objek penulis dan kemudian lulus baris data.
Katakan anda mempunyai senarai senarai dan ingin menulisnya ke dalam fail CSV baru:
data = [ ['Nama', 'umur', 'lokasi'], ['Alice', '30', 'New York'], ['Bob', '25', 'Los Angeles'] ] dengan terbuka ('output.csv', 'w', newline = '') sebagai csvfile: penulis = csv.writer (CSVFile) penulis.writerows (data)
Anda akan mendapat fail yang kelihatan seperti ini:
Nama, umur, lokasi Alice, 30, New York Bob, 25, Los Angeles
Beberapa petua:
- Gunakan mod
'w'
untuk menulis ganti fail yang sedia ada atau buat yang baru. - Jika anda ingin menambah CSV yang sedia ada, gunakan mod
'a'
sebaliknya. - Kaedah
writerow()
menulis satu baris, sementarawriterows()
menulis beberapa baris sekaligus.
Sekali lagi, jika anda ingin menulis kamus dan bukannya senarai, gunakan csv.DictWriter
. Ingatlah untuk menentukan nama -nama medan terlebih dahulu:
FieldNames = ['Nama', 'Umur', 'Lokasi'] dengan terbuka ('output.csv', 'w', newline = '') sebagai csvfile: penulis = csv.dictwriter (csvfile, fieldNames = fieldNames) Writer.WriteHeader () Writer.Writerow ({'Name': 'Alice', 'Umur': 30, 'Lokasi': 'New York'})
Kes pengendalian kelebihan
Fail CSV kadang -kadang mengandungi koma di dalam medan yang disebutkan, atau bahkan pecah garis dalam sel. Modul csv
mengendalikan kes -kes ini secara automatik, tetapi hanya jika anda menggunakan modul dengan betul.
Sebagai contoh, jika nama ditulis seperti "Smith, John"
di dalam sel, pembaca masih akan memperlakukannya sebagai satu nilai - selagi sebut harga digunakan dengan betul dalam fail.
Juga, berhati -hati dengan pengekodan:
- Di Windows, terutamanya dengan CSV yang dihasilkan oleh Excel, anda mungkin menghadapi masalah UTF-8-Bom. Dalam kes itu, buka fail dengan
encoding='utf-8-sig'
. - Jika anda berhadapan dengan aksara bukan bahasa Inggeris, pastikan anda menetapkan pengekodan yang betul semasa membaca dan menulis.
Satu lagi perkara yang perlu diperhatikan: garis kosong. Sesetengah pembaca CSV (seperti Excel) boleh salah menafsirkan garis kosong tambahan. Untuk mengelakkannya, selalu gunakan newline=''
apabila membuka fail dalam mod tulis.
Akhir sekali, jangan lupa tentang dialek. Modul csv
menyokong dialek tersuai jika CSV anda menggunakan pembatas yang tidak standard (seperti tab atau titik koma). Contohnya:
csv.register_dialect ('mydialect', delimiter = '\ t', memetik = csv.quote_none) dengan terbuka ('data.tsv', newline = '') sebagai f: pembaca = csv.reader (f, dialect = 'mydialect')
Dengan cara itu, anda boleh menyesuaikan modul csv
agar sesuai dengan format yang berbeza tanpa menulis semula logik anda.
Corak asas ini meliputi kes -kes penggunaan yang paling banyak. Sebaik sahaja anda selesa dengan mereka, anda boleh mula menggabungkannya - seperti membaca dari satu CSV, memproses data, dan menulis kepada yang lain. Tetapi walaupun anda berhenti di sini, anda mempunyai alat yang kukuh untuk mengendalikan fail CSV di Python.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana saya menggunakan modul CSV untuk bekerja dengan fail CSV di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Untuk mengintegrasikan teknologi pengkomputeran sentimen AI ke dalam aplikasi PHP, terasnya adalah menggunakan perkhidmatan awan AIAPI (seperti Google, AWS, dan Azure) untuk analisis sentimen, menghantar teks melalui permintaan HTTP dan menghuraikan hasil JSON yang dikembalikan, dan menyimpan data emosi ke dalam pangkalan data, dengan itu menyedari pemprosesan automatik dan pemahaman data maklum balas pengguna. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Pilih API Analisis Sentimen AI yang sesuai, memandangkan ketepatan, kos, sokongan bahasa dan kerumitan integrasi; 2. Gunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan, menyimpan skor sentimen, label, dan maklumat intensiti; 3. Membina papan pemuka visual untuk menyokong penyortiran keutamaan, analisis trend, arah lelaran produk dan segmentasi pengguna; 4. Menanggapi cabaran teknikal, seperti sekatan dan nombor panggilan API

Senarai rentetan boleh digabungkan dengan kaedah Join (), seperti '' .join (kata) untuk mendapatkan "HelloWorldFrompython"; 2. Senarai nombor mesti ditukar kepada rentetan dengan peta (str, nombor) atau [str (x) forxinnumbers] sebelum menyertai; 3. Mana -mana senarai jenis boleh ditukar secara langsung kepada rentetan dengan kurungan dan petikan, sesuai untuk debugging; 4. Format tersuai boleh dilaksanakan oleh ekspresi penjana yang digabungkan dengan gabungan (), seperti '|' .join (f "[{item}]" foriteminitems) output "[a] | [a]

pandas.melt () digunakan untuk menukar data format yang luas ke dalam format yang panjang. Jawapannya adalah untuk menentukan nama lajur baru dengan menentukan id_vars mengekalkan lajur pengenalan, nilai -nilai pilihan lajur untuk dicairkan, var_name dan value_name, 1.id_vars = 'nama' bermaksud bahawa lajur nama tetap tidak berubah, 2.value_vars = ['math', 'bahasa Inggeris' Nama, 4.value_name = 'Score' menetapkan nama lajur baru nilai asal, dan akhirnya menghasilkan tiga lajur termasuk nama, subjek dan skor.

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan
