如何使用 Python 读写 CSV 文件？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何使用 Python 读写 CSV 文件？

【英文标题】：How do I read and write CSV files with Python?

【发布时间】：2017-05-25 21:38:26

【问题描述】：

我有一个包含内容的文件example.csv

1,"A towel,",1.0
42," it says, ",2.0
1337,is about the most ,-1
0,massively useful thing ,123
-2,an interstellar hitchhiker can have.,3

如何使用 Python 阅读 example.csv？

同样，如果我有

data = [(1, "A towel,", 1.0),
        (42, " it says, ", 2.0),
        (1337, "is about the most ", -1),
        (0, "massively useful thing ", 123),
        (-2, "an interstellar hitchhiker can have.", 3)]

如何使用 Python 将data 写入 CSV 文件？

【问题讨论】：

这是一个canonical question，因为我刚刚发现很多重复的问题以不同的方式构建问题，但本质上是这个问题。

骗子的例子：***.com/questions/5788521/…***.com/questions/26903304/…***.com/questions/1593318/…***.com/questions/24662571/python-import-csv-to-list***.com/questions/34568774/…***.com/questions/14725020/read-csv-file-from-python***.com/questions/16283799/…...

当您在 Google 上搜索“python read csv ***”时会出现更多重复项

【参考方案1】：

这里有一些最小的完整示例，如何读取 CSV 文件以及如何使用 Python 编写 CSV 文件。

Python 3：读取 CSV 文件

纯 Python

import csv

# Define data
data = [
    (1, "A towel,", 1.0),
    (42, " it says, ", 2.0),
    (1337, "is about the most ", -1),
    (0, "massively useful thing ", 123),
    (-2, "an interstellar hitchhiker can have.", 3),
]

# Write CSV file
with open("test.csv", "wt") as fp:
    writer = csv.writer(fp, delimiter=",")
    # writer.writerow(["your", "header", "foo"])  # write header
    writer.writerows(data)

# Read CSV file
with open("test.csv") as fp:
    reader = csv.reader(fp, delimiter=",", quotechar='"')
    # next(reader, None)  # skip the headers
    data_read = [row for row in reader]

print(data_read)

之后data_read的内容为

[['1', 'A towel,', '1.0'],
 ['42', ' it says, ', '2.0'],
 ['1337', 'is about the most ', '-1'],
 ['0', 'massively useful thing ', '123'],
 ['-2', 'an interstellar hitchhiker can have.', '3']]

请注意，CSV 仅读取字符串。您需要手动转换为列类型。

之前有一个 Python 2+3 版本 (link)，但现在是 Python 2 support is dropped。删除 Python 2 的东西大大简化了这个答案。

相关

How do I write data into csv format as string (not file)? How can I use io.StringIO() with the csv module?：如果您想使用 Flask 即时提供 CSV，而不将 CSV 实际存储在服务器上，这很有趣。

微处理器

看看我的实用程序包mpu 一个超级简单易记的：

import mpu.io
data = mpu.io.read('example.csv', delimiter=',', quotechar='"', skiprows=None)
mpu.io.write('example.csv', data)

熊猫

import pandas as pd

# Read the CSV into a pandas data frame (df)
#   With a df you can do many things
#   most important: visualize data with Seaborn
df = pd.read_csv('myfile.csv', sep=',')
print(df)

# Or export it in many ways, e.g. a list of tuples
tuples = [tuple(x) for x in df.values]

# or export it as a list of dicts
dicts = df.to_dict().values()

请参阅read_csv docs 了解更多信息。请注意，pandas 会自动推断是否有标题行，但您也可以手动设置。

如果你还没有听说过Seaborn，我建议你去看看。

其他

许多其他库都支持读取 CSV 文件，例如：

dask.dataframe.read_csv spark.read.csv

创建的 CSV 文件

1,"A towel,",1.0
42," it says, ",2.0
1337,is about the most ,-1
0,massively useful thing ,123
-2,an interstellar hitchhiker can have.,3

常见的文件结尾

.csv

处理数据

在将 CSV 文件读取到元组/字典列表或 Pandas 数据框后，它只是在处理此类数据。没有特定的 CSV。

替代方案

JSON：非常适合编写人类可读的数据；非常常用 (read & write) CSV：超级简单的格式 (read & write) YAML：很好读，类似于 JSON (read & write) pickle：一种 Python 序列化格式 (read & write) MessagePack (Python package)：更紧凑的表示 (read & write) HDF5 (Python package)：非常适合矩阵 (read & write) XML: 也存在 *sigh* (read & write)

对于您的应用程序，以下内容可能很重要：

其他编程语言的支持 读/写性能 紧凑性（文件大小）

另见：Comparison of data serialization formats

如果您正在寻找一种制作配置文件的方法，您可能想阅读我的短文Configuration files in Python

【讨论】：

@icedwater 这是一种可能性。但是，我更喜欢 Pandas：（1）它自动处理标题（2）它直接从路径加载文件并且不需要文件指针（3）它有更好的“导出”选项（比如 dict 导出 - 是的，你也可以用 CSV 做到这一点。但 Pandas 更简单）。但是请随意发布不需要 Pandas 的解决方案 :-)

谢谢，我想知道你使用csv 写作。我更喜欢csv 或pandas，两者都更喜欢csv 而不是pandas，因为它更有可能已经存在了。

@icedwater 好的，我添加了一个纯 csv 解决方案（现在在结构上也与我对 YAML 和 JSON 等其他文件格式的其他答案一致）

@Aran-Fey 谢谢！我没有意识到这一点。我修好了！

@Aran-Fey 再次感谢您 :-) 我更改了代码并将在下班后调整 mpu...正确读取 CSV 比应有的复杂得多^^

【参考方案2】：

编写 CSV 文件

首先你需要导入 csv

例如：

import csv

with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',
                        quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])
    spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])

【参考方案3】：

import csv
with open(fileLocation+'example.csv',newline='') as File: #the csv file is stored in a File object

    reader=csv.reader(File)       #csv.reader is used to read a file
    for row in reader:
        print(row)

【讨论】：

虽然这个 sn-p 可能是一个有效的答案，但一些解释会有所帮助。

不确定这对现有答案增加了什么

【参考方案4】：

使用 Pandas 读取 csv 文件

use pd.read_csv("D:\\sample.csv")

using only python :

fopen=open("D:\\sample.csv","r") 

print(fopen.read())

创建并写入 csv 文件

以下示例演示了创建和编写 csv 文件。要制作一个动态文件编写器，我们需要导入一个包 import csv，然后需要创建一个带有文件引用的文件实例，例如：

with open("D:\sample.csv","w",newline="") as file_writer

这里如果文件与提到的文件目录不存在，那么python会在指定的目录下创建一个相同的文件，w代表写，如果你想读一个文件，把w替换成r或附加到现有文件然后a。

newline="" 指定每次创建行时都会删除一个额外的空行，因此为了消除我们使用newline="" 的空行，请使用以下列表创建一些字段名称（列名称）：

fields=["Names","Age","Class"]

然后应用到 writer 实例，例如：

writer=csv.DictWriter(file_writer,fieldnames=fields)

这里使用Dictionary writer和分配列名，将列名写入csv我们使用writer.writeheader()，写入值我们使用writer.writerow("Names":"John","Age":20,"Class":"12A")，而写入文件值必须使用字典方法传递，这里的键是列名而 value 是你各自的键值。

导入 csv：

with open("D:\sample.csv","w",newline="") as file_writer:

fields=["Names","Age","Class"]

writer=csv.DictWriter(file_writer,fieldnames=fields)

writer.writeheader()

writer.writerow("Names":"John","Age":21,"Class":"12A")

【参考方案5】：

如果需要 - 在不使用 csv 模块的情况下读取 csv 文件：

rows = []
with open('test.csv') as f:
    for line in f:
        # strip whitespace
        line = line.strip()
        # separate the columns
        line = line.split(',')
        # save the line for use later
        rows.append(line)