Python 读取csv的某行

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python 读取csv的某行相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用。Github链接

csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格:

技术分享

就可以存储为csv文件,文件内容是:
No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95

假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一行,也就是一条记录,利用Python自带的csv模块,有两种方法可以实现:

第一种方法使用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:import csv
with open(‘A.csv‘,‘rb‘) as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    rows = [row for row in reader]
print rows
得到:[[‘No.‘, ‘Name‘, ‘Age‘, ‘Score‘],
[‘1‘, ‘Apple‘, ‘12‘, ‘98‘],
[‘2‘, ‘Ben‘, ‘13‘, ‘97‘],
[‘3‘, ‘Celia‘, ‘14‘, ‘96‘],
[‘4‘, ‘Dave‘, ‘15‘, ‘95‘]]

要提取其中第二行,可以用下面的代码:
import csv
with open(‘A.csv‘,‘rb‘) as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for i,rows in enumerate(reader):
        if i == 2:
            row = rows
print row 
得到:[‘2‘, ‘Ben‘, ‘13‘, ‘97‘]这种方法是通用的方法,要事先知道行号,比如Ben的记录在第2行,而不能根据‘Ben‘这个名字查询。这时可以采用第二种方法:

第二种方法是使用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:
import csv
with open(‘A.csv‘,‘rb‘) as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    rows = [row for row in reader]
print rows
得到:
[{‘Age‘: ‘12‘, ‘No.‘: ‘1‘, ‘Score‘: ‘98‘, ‘Name‘: ‘Apple‘},
{‘Age‘: ‘13‘, ‘No.‘: ‘2‘, ‘Score‘: ‘97‘, ‘Name‘: ‘Ben‘},
{‘Age‘: ‘14‘, ‘No.‘: ‘3‘, ‘Score‘: ‘96‘, ‘Name‘: ‘Celia‘},
{‘Age‘: ‘15‘, ‘No.‘: ‘4‘, ‘Score‘: ‘95‘, ‘Name‘: ‘Dave‘}]

如果我们想用DictReader读取csv的某一列,就可以用列的标题查询:
import csv
with open(‘A.csv‘,‘rb‘) as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        if row[‘Name‘]==‘Ben‘:
            print row
就得到:
{‘Age‘: ‘13‘, ‘No.‘: ‘2‘, ‘Score‘: ‘97‘, ‘Name‘: ‘Ben‘}可见,DictReader很适合读取csv的的行(记录)。

 

CSV

csv文件格式是一种通用的电子表格和数据库导入导出格式。最近我调用RPC处理服务器数据时,经常需要将数据做个存档便使用了这一方便的格式。

简介

Python csv模块封装了常用的功能,使用的简单例子如下:

# 读取csv文件
import csv
with open(‘some.csv‘, ‘rb‘) as f:        # 采用b的方式处理可以省去很多问题
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        # do something with row, such as row[0],row[1]


import csv
with open(‘some.csv‘, ‘wb‘) as f:      # 采用b的方式处理可以省去很多问题
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(someiterable)

默认的情况下, 读和写使用逗号做分隔符(delimiter),用双引号作为引用符(quotechar),当遇到特殊情况是,可以根据需要手动指定字符, 例如:

import csv
with open(‘passwd‘, ‘rb‘) as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=‘:‘, quoting=csv.QUOTE_NONE)
    for row in reader:
        print row

上述示例指定冒号作为分隔符,并且指定quote方式为不引用。这意味着读的时候都认为内容是不被默认引用符(")包围的。quoting的可选项为: QUOTE_ALL, QUOTE_MINIMAL, QUOTE_NONNUMERIC, QUOTE_NONE.

有点需要注意的是,当用writer写数据时, None 会被写成空字符串,浮点类型会被调用 repr() 方法转化成字符串。所以非字符串类型的数据会被 str() 成字符串存储。所以当涉及到unicode字符串时,可以自己手动编码后存储或者使用csv提供的 UnicodeWriter, 具体可参见这里

字典方式地读写

csv还提供了一种类似于字典方式的读写,方式如下:

格式如下:

class csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect=‘excel‘, *args, **kwds)

class csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, restval=‘‘, extrasaction=‘raise‘, dialect=‘excel‘, *args, **kwds)

其中fieldnames指定字典的key值,如果reader里没有指定那么默认第一行的元素,在writer里一定要指定这个。

使用示例

# 读
>>> import csv
>>> with open(‘names.csv‘) as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row[‘first_name‘], row[‘last_name‘])
...
Baked Beans
Lovely Spam
Wonderful Spam


# 写

import csv
with open(‘names.csv‘, ‘w‘) as csvfile:
    fieldnames = [‘first_name‘, ‘last_name‘]
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({‘first_name‘: ‘Baked‘, ‘last_name‘: ‘Beans‘})
    writer.writerow({‘first_name‘: ‘Lovely‘, ‘last_name‘: ‘Spam‘})
    writer.writerow({‘first_name‘: ‘Wonderful‘, ‘last_name‘: ‘Spam‘})

其它

csv模块还涉及了其它的概念,比如 Dialects, 还提供了供错误处理的 exception csv.Error 等,因为实际使用较少及就不累赘在此。更多参考官方文档

















































以上是关于Python 读取csv的某行的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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Python读取csv文件中的某一列

Python 哪个库可以删除Excel表格的某行或某列

fortran如何读入文本文件中的某行的指定部分

python 按二维数组的某行或列排序 (numpy lexsort)

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