python中csv文件的若干读写方法小结

如下所示：

//用普通文本文件方式打开和操作with open("'file.csv'") as cf:    lines=cf.readlines()    ......

//用普通文本方式打开，用csv模块操作import csvwith open("file.csv") as cf:    lines=csv.reader(cf)    for line in lines:        print(line)    ......

import csvheaders=['id','username','password','age','country']rows=[(1001,'qiye','qiye_pass',20,'china'),(1002,'mary','mary_pass',23,'usa')]f=open("csvfile.csv",'a+')wf =csv.writer(f)wf.writerow(headers)wf.writerows(rows)f.close()

csv模块相关方法和属性

csv.writer(fileobj [, dialect='excel'][optional keyword args])返回DictWriter类

csv.reader(iterable [, dialect='excel'][，optional keyword args])返回DictRead类

csv.writer(csvfile.csv).writerow(rowdict)

csv.DictWriter.writerow()

csv.DictWriter.writeheader()

csv.DictWriter.writerows()

csv.writer(csvfile.csv).writerow(rowdicts)

csv.reader(csvfile.csv).next()

csv.DictReader.next()

csv.field_size_limit()

csv.get_dialect()

csv.list_dialects()

csv.reduce(funtion,sequence)

csv.register_dialect()

csv.re 类

csv.DictWriter类

csv.DictReader类

//用pandas模块打开和操作import pandas as pdcsvpd=pd.read_excel(filepath)......csvpd.to_csv(filepath)#csvpd为pandas.DataFrame类

第三方pandas模块的常用方法属性

df：任意的Pandas DataFrame对象
s：任意的Pandas Series对象
同时我们需要做如下的引入：
import pandas as pd
import numpy as np

导入数据

pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据
pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据
pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据
pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据
pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据
pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格
pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()
pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据

导出数据

df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件
df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件
df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表
df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件

创建测试对象

pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象
pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象
df.index = pd.date_range(‘1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引