Python 操作csv 代码示例

对于大多数的CSV格式的数据读写问题，都可以使用 csv 库。 例如：假设你在一个名叫stocks.csv文件中有一些股票市场数据，就像这样：

Symbol,Price,Date,Time,Change,Volume"AA",39.48,"6/11/2007","9:36am",-0.18,181800"AIG",71.38,"6/11/2007","9:36am",-0.15,195500"AXP",62.58,"6/11/2007","9:36am",-0.46,935000"BA",98.31,"6/11/2007","9:36am",+0.12,104800"C",53.08,"6/11/2007","9:36am",-0.25,360900"CAT",78.29,"6/11/2007","9:36am",-0.23,225400

下面向你展示如何将这些数据读取为一个元组的序列：

import csvwith open('stocks.csv') as f:    f_csv = csv.reader(f)    headers = next(f_csv)    for row in f_csv:        # Process row        ...

在上面的代码中， row 会是一个列表。因此，为了访问某个字段，你需要使用下标，如 row[0] 访问Symbol， row[4] 访问Change。

由于这种下标访问通常会引起混淆，你可以考虑使用命名元组。例如：

from collections import namedtuplewith open('stock.csv') as f:    f_csv = csv.reader(f)    headings = next(f_csv)    Row = namedtuple('Row', headings)    for r in f_csv:        row = Row(*r)        # Process row        ...

它允许你使用列名如 row.Symbol 和 row.Change 代替下标访问。 需要注意的是这个只有在列名是合法的Python标识符的时候才生效。如果不是的话， 你可能需要修改下原始的列名(如将非标识符字符替换成下划线之类的)。

另外一个选择就是将数据读取到一个字典序列中去。可以这样做：

import csvwith open('stocks.csv') as f:    f_csv = csv.DictReader(f)    for row in f_csv:        # process row        ...

在这个版本中，你可以使用列名去访问每一行的数据了。比如，row[‘Symbol’] 或者 row[‘Change’]

为了写入CSV数据，你仍然可以使用csv模块，不过这时候先创建一个 writer 对象。例如:

headers = ['Symbol','Price','Date','Time','Change','Volume']rows = [('AA', 39.48, '6/11/2007', '9:36am', -0.18, 181800),         ('AIG', 71.38, '6/11/2007', '9:36am', -0.15, 195500),         ('AXP', 62.58, '6/11/2007', '9:36am', -0.46, 935000),       ]with open('stocks.csv','w') as f:    f_csv = csv.writer(f)    f_csv.writerow(headers)    f_csv.writerows(rows)

如果你有一个字典序列的数据，可以像这样做：

headers = ['Symbol', 'Price', 'Date', 'Time', 'Change', 'Volume']rows = [{'Symbol':'AA', 'Price':39.48, 'Date':'6/11/2007',        'Time':'9:36am', 'Change':-0.18, 'Volume':181800},        {'Symbol':'AIG', 'Price': 71.38, 'Date':'6/11/2007',        'Time':'9:36am', 'Change':-0.15, 'Volume': 195500},        {'Symbol':'AXP', 'Price': 62.58, 'Date':'6/11/2007',        'Time':'9:36am', 'Change':-0.46, 'Volume': 935000},        ]with open('stocks.csv','w') as f:    f_csv = csv.DictWriter(f, headers)    f_csv.writeheader()    f_csv.writerows(rows)

至于其它的在具体编程中可能会遇到的编程思想上的问题可以具体参看：