读写CSV文件

【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏) pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。 阅读详情

学习内容:

使用csv模块和pandas模块读取csv文件并将文件内容写入输出文件。

#csv模块
import sys
import csv

input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]

with open(input_file,'r',newline='') as csv_in_file:
    with open(output_file,'w',newline='') as csv_out_file:
        filereader = csv.reader(csv_in_file,delimiter=',')
        filewriter = csv.writer(csv_out_file,delimiter=',')
        for row_list in filereader:
            print (row_list)
            filewriter.writerow(row_list)
#pandas模块
import sys
import pandas as pd
input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]
data_frame = pd.read_csv(input_file)
print(data_frame)
data_frame.to_csv(output_file,index=False)

使用特定条件筛选csv文件中特定的行,并将筛选的行写入输出文件。

#csv模块
import sys
import csv

input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]

with open(input_file,'r',newline='') as csv_in_file:
    with open(output_file,'w',newline='') as csv_out_file:
        filereader = csv.reader(csv_in_file)
        filewriter = csv.writer(csv_out_file)
        header = next(filereader)
        filewriter.writerow(header)
        for row_list in filereader:
            supplier = str(row_list[0]).strip()
            cost = str(row_list[3]).strip('$').replace(',','')
            if supplier == 'Supplier Z' or float(cost) > 600.0:
                filewriter.writerow(row_list)
#pandas模块
import sys
import pandas as pd

input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]

data_frame = pd.read_csv(input_file)
data_frame['Cost'] = data_frame['Cost'].str.strip('$').astype(float)
data_frame_value_meets_condition = data_frame.loc[(data_frame['Supplier Name']\
.str.contains('Z')) | (data_frame['Cost'] > 600.0),:]

data_frame_value_meets_condition.to_csv(output_file,index=Falsed)
C#实现读写CSV文件的方法详解 为了与CsvHelper区分,新建一个CsvFile类存放自定义读写CSV文件的代码,最后会提供类的完整源码。?123456789101112131415161718/// CSV文件读写工具类publicclassCsvFile#region 写CSV文件//具体代码...#endregion#region 读CSV文件(使用TextFieldParser)//具体代码...#endregion#region 读CSV文件(使用正则表达式) 阅读详情

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