python csv文件读取

最新推荐文章于 2025-05-21 11:38:20 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-21 11:38:20 发布 · 366 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

python 专栏收录该内容

32 篇文章

订阅专栏

本文介绍了使用Python中的csv模块和pandas库来处理CSV及Excel文件的方法。具体包括如何读取CSV文件并筛选符合条件的数据记录，以及如何使用pandas读取Excel文件并对数据进行条件过滤与保存。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#按行进行读取的
import numpy as np
import csv
# 通过csv读取文件
csvRead = csv.reader(open('C:\\Users\\Rachel\\Desktop\\CR\\raw_data.csv','r'))
# 打开写入文件的窗口
csvWrite = open('C:\\Users\\Rachel\\Desktop\\CR\\dataresult.csv','w')

for linelist in csvRead:
    #print(linelist)
    data0 =linelist[0]
    for i in range(1,len(linelist)):
        if linelist[i]!="" :
            if ":" in linelist[i]:
                #写入文件
                csvWrite.write(data0+","+linelist[i]+"\n")
                #result.append(data0+","+linelist[i])

pandas 读取文件，按列进行处理文件内容

import pandas as pd

# data = pd.read_csv("E:\\working\\2018_5_9\\data\\Cl_data\\grids.csv",header = None)
data = pd.read_excel("E:\\working\\2018_5_9\\data\\Cl_data\\grids.xlsx",header = None)

data1 = data[data[0]<60000]
data1.to_excel("data1.xlsx",index = False)
data2 = data[(data[0]>= 60000) & (data[0] <120000) ]
data2.to_excel("data2.xlsx",index = False)
data3= data[data[0]>=120000]
data3.to_excel('data3.xlsx',index = False)