Python处理csv文件
CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值，可以用Excel打开查看。由于是纯文本，任何编辑器也都可打开。与Excel文件不同，CSV文件中：
- 值没有类型，所有值都是字符串
- 不能指定字体颜色等样式
- 不能指定单元格的宽高，不能合并单元格
- 没有多个工作表
- 不能嵌入图像图表
在CSV文件中，以,作为分隔符，分隔两个单元格。像这样a,,c表示单元格a和单元格c之间有个空白的单元格。依此类推。
不是每个逗号都表示单元格之间的分界。所以即使CSV是纯文本文件，也坚持使用专门的模块进行处理。Python内置了csv模块。先看看一个简单的例子。
从CSV文件中读取数据
import csv
filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
print(list(reader))
data不能直接打印，list(data)最外层是list，里层的每一行数据都在一个list中，有点像这样
[['name', 'age'], ['Bob', '14'], ['Tom', '23'], ...]
于是我们可以这样访问到Bob的年龄reader[1][1], 在for循环中遍历如下
import csv
filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
# 行号从1开始
print(reader.line_num, row)
截取一部分输出
1 ['AKST', 'Max TemperatureF', 'Mean TemperatureF', 'Min TemperatureF', 'Max Dew PointF', 'MeanDew PointF', 'Min DewpointF', 'Max Humidity', ' Mean Humidity', ' Min Humidity', ' Max Sea Level PressureIn', ' Mean Sea Level PressureIn', ' Min Sea Level PressureIn', ' Max VisibilityMiles', ' Mean VisibilityMiles', ' Min VisibilityMiles', ' Max Wind SpeedMPH', ' Mean Wind SpeedMPH', ' Max Gust SpeedMPH', 'PrecipitationIn', ' CloudCover', ' Events', ' WindDirDegrees']
2 ['2014-1-1', '46', '42', '37', '40', '38', '36', '97', '86', '76', '29.95', '29.77', '29.57', '10', '8', '2', '25', '14', '36', '0.69', '8', 'Rain', '138']
...
前面的数字是行号，从1开始，可以用reader.line_num获取。
要注意的是，reader只能被遍历一次。由于reader是可迭代对象，可以使用next方法一次获取一行。
import csv
filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
# 读取一行，下面的reader中已经没有该行了
head_row = next(reader)
for row in reader:
# 行号从2开始
print(reader.line_num, row)
写数据到csv文件中
有reader可以读取，当然也有writer可以写入。一次写入一行，一次写入多行都可以。
import csv
# 使用数字和字符串的数字都可以
datas = [['name', 'age'],
['Bob', 14],
['Tom', 23],
['Jerry', '18']]
with open('example.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
for row in datas:
writer.writerow(row)
# 还可以写入多行
writer.writerows(datas)
如果不指定newline='',则每写入一行将有一空行被写入。上面的代码生成如下内容。
name,age
Bob,14
Tom,23
Jerry,18
name,age
Bob,14
Tom,23
Jerry,18
DictReader和DictWriter对象
使用DictReader可以像操作字典那样获取数据，把表的第一行（一般是标头）作为key。可访问每一行中那个某个key对应的数据。
import csv
filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
# Max TemperatureF是表第一行的某个数据，作为key
max_temp = row['Max TemperatureF']
print(max_temp)
使用DictWriter类，可以写入字典形式的数据，同样键也是标头（表格第一行）。
import csv
headers = ['name', 'age']
datas = [{'name':'Bob', 'age':23},
{'name':'Jerry', 'age':44},
{'name':'Tom', 'age':15}
]
with open('example.csv', 'w', newline='') as f:
# 标头在这里传入，作为第一行数据
writer = csv.DictWriter(f, headers)
writer.writeheader()
for row in datas:
writer.writerow(row)
# 还可以写入多行
writer.writerows(datas)
就先了解到这儿。
by @sunhaiyu
2017.7.5
