什么是 CSV 文件？
CSV 文件 是一种简单类型的纯文本文件，它使用特定的结构来排列表格数据。 CSV 文件的标准格式由行和列数据定义，其中换行符终止每一行以开始下一行，每一列在行内用逗号分隔。
CSV 是数据交换的常用格式，因为它紧凑、简单且通用。许多在线服务允许用户将表格数据从网站导出为 CSV 文件。 CSV 文件将打开到 Excel 中，并且几乎所有数据库都有允许从 CSV 文件导入的工具。
在本教程中，您将学习：
- 什么是 CSV 文件？
- CSV 示例文件
- Python CSV 模块
- CSV 模块功能
- 如何在 Python 中读取 CSV 文件
- 如何在 Python 中将 CSV 文件读入字典
- 如何用 Python 编写 CSV 文件
- 使用 Pandas 读取 CSV 文件
- 使用 Pandas 编写 CSV 文件
CSV 示例文件
表格形式的数据也称为 CSV（逗号分隔值）——字面意思是“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格的一行。各个列的值由分隔符分隔 - 逗号 (,)、分号 (;) 或其他符号。 CSV 可以通过 Python 轻松读取和处理。
考虑下表
表格数据
| 编程语言 | 设计者 | 出现 | 扩展 |
|---|---|---|---|
| Python | 吉多·范罗苏姆 | 1991 | .py |
| Java | 詹姆斯·高斯林 | 1995 | .java |
| C++ | Bjarne Stroustrup | 1983 | .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，詹姆斯·高斯林，1995，.java
C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp
如您所见，每一行都是一个新行，每一列用逗号分隔。这是 CSV 文件的外观示例。
下载CSV数据
Python CSV 模块
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 的行。需要使用split方法从指定列中获取数据。
CSV 模块功能
在 CSV 模块文档中，您可以找到以下功能：
- csv.field_size_limit – 返回最大字段大小
- csv.get_dialect – 获取与名称关联的方言
- csv.list_dialects – 显示所有已注册的方言
- csv.reader – 从 csv 文件中读取数据
- csv.register_dialect – 将方言与名称关联
- csv.writer – 将数据写入 csv 文件
- csv.unregister_dialect – 删除与方言注册表名称关联的方言
- csv.QUOTE_ALL – 引用所有内容，无论类型如何。
- csv.QUOTE_MINIMAL – 引用带有特殊字符的字段
- csv.QUOTE_NONNUMERIC – 引用所有不是数字值的字段
- csv.QUOTE_NONE – 不要在输出中引用任何内容
在本教程中，我们将只关注读取器和写入器功能，它们允许您编辑、修改和操作 CSV 文件中的数据。
如何在 Python 中读取 CSV 文件
以下是在 Python 中读取 CSV 文件的步骤。
步骤 1) 要从CSV文件中读取数据，必须使用reader函数生成一个reader对象。
reader 函数被开发为获取文件的每一行并制作所有列的列表。然后，您必须选择要为其添加变量数据的列。
这听起来比实际复杂得多。看看这段Python读取CSV文件的代码，我们就会发现，使用csv文件并没有那么难。
#import required modulesimport csvwith open('X:\data.csv','rt')as f:data =csv.reader(f) for row in data:print(row) 步骤 2) 当你执行上面的程序时，输出将是：
['编程语言;设计者；出现;扩展']['Python;吉多·范罗苏姆； 1991年； .py']['Java;詹姆斯·高斯林； 1995年； .java']['C++; Bjarne Stroustrup;1983;.cpp']
如何在 Python 中将 CSV 文件读入字典
您也可以使用 DictReader 读取 CSV 文件。结果被解释为一个字典，其中标题行是键，其他行是值。
考虑下面的代码
#import required modulesimport csvreader =csv.DictReader(open("file2.csv"))for raw in reader:print(raw) 这段代码的结果是：
OrderedDict([('Programming language', 'Python'), ('Designed by', 'Guido van Rossum'), ('出现', '1991'), ('扩展名', '.py') ])OrderedDict([('Programming language', 'Java'), ('Designed by', 'James Gosling'), ('出现', '1995'), ('扩展', '.java')]) OrderedDict([('Programming language', 'C++'), ('Designed by', 'Bjarne Stroustrup'), ('出现', '1985'), ('扩展', '.cpp')]) 
这种从 CSV 文件读取数据的方法比以前的方法容易得多。然而，这并不是读取数据的最佳方式。
如何用 Python 编写 CSV 文件
下面是如何用 Python 编写 CSV 文件：
当您有一组要存储在 CSV 文件中的数据时，您必须使用 writer() 函数。要在行（行）上迭代数据，您必须使用 writerow() 函数。
考虑以下示例。我们将数据写入文件“writeData.csv”，其中分隔符为撇号。
#import required modulesimport csvwith open('X:\writeData.csv', mode='w') as file:writer =csv.writer(file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) #写入 csv 文件的方式 writer.writerow(['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension']) writer.writerow(['Python', 'Guido van Rossum', '1991', '.py']) writer.writerow(['Java', 'James Gosling', '1995', '.java']) writer.writerow(['C++', 'Bjarne Stroustrup', '1985 ', '.cpp'])
csv文件中的结果是：
编程语言，设计者，出现，扩展 Python，Guido van Rossum，1991，.pyJava，James Gosling，1995，.javaC++，Bjarne Stroustrup，1983，.cpp
使用 Pandas 读取 CSV 文件
Pandas 是一个开源库，允许您在 Python 中导入 CSV 并执行数据操作。 Pandas 提供了一种创建、操作和删除数据的简单方法。
您必须使用命令 pip install pandas 安装 pandas 库。在 Windows 中，您将在命令提示符中执行此命令，而在 Linux 中，您将在终端中执行此命令。
将 CSV 读入 Pandas DataFrame 非常快速和容易：
#import必要的模块import pandasresult =pandas.read_csv('X:\data.csv')print(result)
读取 CSV Pandas 示例的结果：
编程语言，设计者，出现，扩展 0 Python，Guido van Rossum，1991，.py1 Java，James Gosling，1995，.java2 C++，Bjarne Stroustrup，1983，.cpp
非常有用的图书馆。只需三行代码即可获得与之前相同的结果。 Pandas 知道 CSV 的第一行包含列名，它会自动使用它们。
使用 Pandas 编写 CSV 文件
使用 Pandas 写入 CSV 文件就像阅读一样简单。在这里你可以说服它。首先，您必须基于以下 Python 写入 CSV 代码创建 DataFrame。
from pandas import DataFrameC ={'Programming language':['Python','Java', 'C++'], 'Designed by':['Guido van Rossum', 'James Gosling', 'Bjarne Stroustrup'] , '出现':['1991', '1995', '1985'], '扩展名':['.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) #这里要写路径, 结果文件将存储在哪里打印 (df)
这是输出
编程语言，设计者，出现，Extension0 Python，Guido van Rossum，1991，.py1 Java，James Gosling，1995，.java2 C++，Bjarne Stroustrup，1983，.cpp
并在指定位置创建 CSV 文件。
结论
所以，现在您知道如何使用“csv”方法以及如何以 CSV 格式读取和写入数据。 CSV文件由于易于阅读和管理，而且体积小，处理和传输速度较快，因此在软件应用中得到了广泛的应用。
csv 模块提供了各种函数和类，使您可以轻松阅读和编写。你可以查看官方的 Python 文档，找到一些更有趣的技巧和模块。 CSV 是保存、查看和发送数据的最佳方式。事实上，学习并不像一开始看起来那么难。但只要稍加练习，你就会掌握它。
Pandas 是读取 CSV 文件的绝佳选择。
此外，还有其他方法可以使用 ANTLR、PLY 和 PlyPlus 等库来解析文本文件。它们都可以处理繁重的解析，如果简单的字符串操作不起作用，您可以使用正则表达式。
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