python创建csv表格

本文介绍了如何利用Python轻松创建CSV表格。通过简单的步骤,你可以实现对CSV文件的生成,并能打开文件进行查看。

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之前写了一篇文章用 python 创建一个有字体及单元格宽度调整的 excel 表格,今天有需求要创建一个 csv 表格,发现这个真是太简单了:


import csv

with open('names.csv', 'w') as csvfile:
    
### 如何使用Python清洗和处理CSV表格数据 #### 导入必要的库并读取CSV文件 为了操作CSV文件,`pandas`是一个非常强大的工具。通过它能够轻松加载、查看以及修改CSV文件的内容。 ```python import pandas as pd # 加载CSV文件到DataFrame对象中 df = pd.read_csv("ResourceFile.csv") # 假设这是要处理的目标文件[^2] ``` #### 查看数据基本信息 了解数据集的整体情况对于后续的操作至关重要: ```python # 显示前几行记录来快速浏览数据结构 print(df.head()) # 获取关于每列的统计摘要信息 print(df.describe()) ``` #### 处理缺失值 识别并解决任何存在的空缺或不完整的条目是重要的一步: ```python # 检查是否有缺失值存在 missing_values = df.isnull().sum() print(missing_values) # 对于数值型特征可以考虑填充平均数或其他策略;而对于分类变量则可能采用众数等方式填补 df.fillna(value=df.mean(), inplace=True) # 这里仅作为示例说明 ``` #### 删除重复项 确保数据集中不存在完全相同的记录有助于提高分析准确性: ```python # 移除所有副本保留首次出现者 df.drop_duplicates(inplace=True) ``` #### 添加新的计算字段 基于现有属性创建额外的信息可以帮助更好地理解数据特性: ```python # 创建一个新的性价比评分列 df["性价比评分"] = (df["口味评分"]/df["人均消费"])*40 # 示例来自实际应用情境[^4] # 同样也可以构建其他类型的派生指标... ``` #### 整合多源数据 如果手头有多个相关联的数据表,则可以通过共同键连接起来形成更丰富的视图: ```python left = pd.read_csv('左表路径') right = pd.read_csv('右表路径') result = pd.merge( left, right[['id', '房东电话', '月份']], on=['注册时间', '时间'], how="left" )[^3] ``` #### 输出清理后的结果至新文件 最后将经过整理优化过的版本保存下来供进一步利用: ```python output_path = "cleaned_data.csv" df.to_csv(output_path, index=False) print(f"已成功导出至 {output_path}") ```
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