处理csv

python中有一个读写csv文件的包，直接import csv即可。

csv文件的性质：

• 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。

excel形式

存储为csv文件

假设上述csv文件保存为"A.csv"，如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列，即一个字段，利用Python自带的csv模块，有两种方法可以实现：

一、 csv.reader()方法

reader函数，接收一个可迭代的对象（比如csv文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出csv的内容：比如下面的代码可以读取csv的全部内容，以行为单位：

1. 一行行取csv文件里的内容 

with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    rows= [row for row in reader]

# print rows得到： 

['1', 'Apple', '12', '98'],
['2', 'Ben', '13', '97'],
['3', 'Celia', '14', '96'],
['4', 'Dave', '15', '95']]

2. 提取某一列

要提取其中某一列，可以用下面的代码：

ith open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    column = [row[2] for row in reader]

#print column得到： ['11','12','13','14','15']

 注意: 从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号，比如Age在第2列，而不能根据'Age'这个标题查询。

二、csv.DictReader()方法

2.1 读取全部行

使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：

with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    column = [row for row in reader]

#print column得到： 

{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},
{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},
{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]

2.2 读取某一列

如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：

with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    column = [row['Age'] for row in reader]
print column

# 就得到：
['12', '13', '14', '15']

 三、csv.writer()方法

3.1 用with open写

import csv
with open("test.csv","w") as csvfile: 
    writer = csv.writer(csvfile)
    #先写入columns_name
    writer.writerow(["index","a_name","b_name"])
    #写入多行用writerows
    writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]])

index   a_name  b_name
0       1       3
1       2       3
2       3       4

3.2 用open写

out = open(outfile, 'w', newline='')
csv_writer = csv.writer(out, dialect='excel')
csv_writer.writerow(list)

# 必须添加newline='',和 dialect='excel',否则会导致文件每一行后面会多一个空行

四、pandas包

import pandas as pd

#任意的多组列表
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]    

#字典中的key值即为csv中列名
dataframe = pd.DataFrame({'a_name':a,'b_name':b})

#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=True
dataframe.to_csv("test.csv",index=False,sep='')

   a_name  b_name
0       1       4
1       2       5
2       3       6

同样pandas也提供简单的读csv方法

import pandas as pd
data = pd.read_csv('test.csv')

会得到一个DataFrame类型的data，不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门