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用python如何读取csv文件,你知道几种方法?
Admin发表于 2021-11-22 17:53:553553 次浏览

    这篇文章给大家分享的是用python如何读取csv文件的内容,对于python读取csv文件的方法我们之前也有了解过,下文给大家分享五种实现读取csv文件的方法,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,文中示例代码介绍的非常详细,感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

    在python里面,读取或写入csv文件时,首先要import csv这个库,然后利用这个库提供的方法进行对文件的读写。

典型的数据集stocks.csv:

    一个股票的数据集,其实就是常见的表格数据。有股票代码,价格,日期,时间,价格变动和成交量。这个数据集其实就是一个表格数据,有自己的头部和身体。

第一招:简单的读取

    我们先来看一种简单读取方法,先用csv.reader()函数读取文件的句柄f生成一个csv的句柄,其实就是一个迭代器,我们看一下这个reader的源码:

    喂给reader一个可迭代对象或者是文件的object,然后返回一个可迭代对象。

  • 首先读取csv 文件,然后用csv.reader生成一个csv迭代器f_csv
  • 然后利用迭代器的特性,next(f_csv)获取csv文件的头,也就是表格数据的头
  • 接着利用for循环,一行一行打印row的内容,也就是表格数据的身体

 

第二招:用nametuple

    上面的第一招其实是最简单的,下面我们用nametuple 来包裹一下这个生成的row数据。

  • nametuple其实是一个非常有用的类,这个类属于collections模块,而这个模块简直就是一个百宝箱里面有非常多的牛逼的库;
  • 这里我们用next(f_csv)其实就是获取表格的头部来初始化这个Row;
  • 然后循环来构造这个Row的数据,把我们表格里面的每一行的数据都喂成nametuple格式的row_info;
  • 这样做的好处就是你可以随心所欲的访问这个row_info里面的数据,就想访问类数据一样,比如row_info.price

第三招:用tuple类型转换

    如果我们对csv数据每一行的类型都非常清楚的话,嘿嘿可以用一个设定好的数据格式转换头来对数据进行转换。

    操作的步骤其实跟上面差不多,就是对数据结果的清洗处理稍微不一样。这里非常巧妙的zip来构造一个嵌套的数据列表,然后用convert(data)把csv文件里面每一行的数据进行类型转换,这招真的不错!
看一下结果:

第四招:用DictReader

    上面用的nametuple其实也是一个数据的映射,有没有什么方法可以直接把csv 的内容用映射的方法读取,直接出来一个字典,还真有的,来看一下代码:

    是不是非常简捷,原来csv模块直接内置了DictReader(),按照字典的方法进行读取,然后生成一个有序的字典,看一下结果:

    有兴趣的可以看一下这个DictReader()的源码,它其实一个内部构造的迭代器类,在内部的__next__其实也是用的OrderedDict(zip(self.fieldnames, row))来生成的。

第五招:用字典转换

    如果我们需要对这个csv里面的数据进行清洗,因为读出来的时候都是字符串,我们需要更新为特定的数据类型,这个时候也可以用字典转换这一招,也是非常巧妙的,我们看一下源码:

    原来的数据价格Price和成交量,我希望最后读取生成的是一个浮点型数据和整形的数据,这么搞呢,用一个字典来巧妙的更新key即可。

  • 首先我们声明一个自定义的类型转换器field_types;
  • 然后循环生成一个可迭代的对象(key,conversion(row[key]);
  • 最后更新一下字典里面相同的key,比如row[‘price']的内容就会被更新了

    关于用python如何读取csv文件的内容就介绍到这,上述五种方法都有一定的借鉴参考价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,想要了解更多大家可以关注其它的相关文章。

文本转载自脚本之家

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