Python csv 写文件时默认的空行最简单的处理方式

本文介绍使用Python的csv模块写入数据到文件时遇到的一个常见问题:如何避免每行数据间出现多余空行。通过设置文件打开方式的newline参数为空字符串,可以有效解决这一问题。
def write_module(infilename):
    header = ['name' , 'score']
    stu1 = ['frank', '61']
    stu2 = ['bill', '59']
    
    out_csv = open(infilename, 'wt+')
    csv_writer = csv.writer(out_csv, dialect='excel')
    csv_writer.writerows([header,stu1,stu2])
    print('-------> Done')

使用Python csv 写入文件时,发现每行数据之间会多一个空行

网上查了资料,最简单有效的解决方案就是在打开文件时,设定newline参数为‘’

out_csv = open(infilename, 'wt+', newline='')

即可解决空行的问题。

附:如果想知道为啥加上newline=''就不会空一行,感兴趣的同志们可以参考一下源码说明(On input是写入):

newline controls how universal newlines works (it only applies to text mode). It can be None, '', '/n', '/r', and '/r/n'. It works as follows: * On input, if newline is None, universal newlines mode is enabled. Lines in the input can end in '/n', '/r', or '/r/n', and these are translated into '/n' before being returned to the caller. If it is '', universal newline mode is enabled, but line endings are returned to the caller untranslated. If it has any of the other legal values, input lines are only terminated by the given string, and the line ending is returned to the caller untranslated. * On output, if newline is None, any '/n' characters written are translated to the system default line separator, os.linesep. If newline is '' or '/n', no translation takes place. If newline is any of the other legal values, any '/n' characters written are translated to the given string.

 

转载于:https://my.oschina.net/frankwu/blog/1796855

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何用Python将数据CSV文件。用户已经提供了一些引用资料,我需要仔细阅读这些引用内容,然后综合出一个清晰的回答。 首先,引用[1]提到了使用csv.DictWriter类,这允许以字典形式入数据。引用[2]给出了一个简单的示例,用open函数直接入,但可能不够结构化。引用[3]详细介绍了使用Pandas库的方法,特别是DataFrame和to_csv函数,还提到了参数如index、mode、header和编码。引用[4]虽然主要讲Python的应用领域,但可能和连接数据库后CSV有关,不过用户的问题可能不需要这部分。 用户需要的是示例代码,所以我应该涵盖三种方法:csv.writer、csv.DictWriter和Pandas。根据引用[3],Pandas的例子需要注意数据格式,比如int类型需要用列表包裹。同,要提到不同方法的适用场景,比如简单数据用csv模块,复杂或大数据用Pandas。 需要注意用户提到的引用,比如在介绍DictWriter引用[1],在Pandas部分引用[3]。另外,代码格式要正确,行内数学表达式用$...$,但这里可能用不上数学公式,所以主要关注代码块和引用标注。 可能的问题点:检查各个示例代码是否正确,比如Pandas例子中的data字典是否正确,是否有需要调整的地方。比如在引用[3]中,age字段用了[123],可能需要解释为什么需要用列表。此外,要确保代码缩进正确,特别是Python代码块。 最后生成相关问题,可能需要包括性能优化、不同方法的比较、处理特殊字符或编码的问题,以及如何追加数据等。这些问题应该基于回答内容,帮助用户进一步学习。</think>### 如何使用 Python 将数据CSV 文件 Python 提供了多种方式将数据CSV 文件,以下是三种常用方法及其示例代码: --- #### 方法1:使用 `csv.writer` 基础入 适用于简单的列表格式数据。 ```python import csv data = [ ["姓名", "年龄", "性别"], ["张三", 25, "男"], ["李四", 30, "女"] ] with open("data.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(data) ``` **关键参数说明**: - `newline=""`:避免产生空行。 - `encoding="utf-8-sig"`:支持中文字符[^2]。 --- #### 方法2:使用 `csv.DictWriter` 按字典入 适合结构化数据,通过字段名映射列。 ```python import csv data = [ {"name": "张三", "age": 25, "sex": "男"}, {"name": "李四", "age": 30, "sex": "女"} ] with open("data_dict.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as file: fieldnames = ["name", "age", "sex"] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() # 入表头 writer.writerows(data) ``` **特点**:通过 `fieldnames` 定义列顺序,支持动态添加字段[^1]。 --- #### 方法3:使用 `pandas` 库高效入 适合复杂数据或大数据量场景。 ```python import pandas as pd data = { "name": ["张三", "李四"], "age": [25, 30], # 注意:非列表类型需用 [] 包裹(如整数) "sex": ["男", "女"] } df = pd.DataFrame(data) df.to_csv("data_pandas.csv", index=False, mode="a", header=False, encoding="GBK") ``` **参数说明**: - `index=False`:不入行索引。 - `mode="a"`:追加模式(默认覆盖模式 `"w"`)。 - `header=False`:不入列名[^3]。 --- ### 方法对比 | 方法 | 适用场景 | 优势 | |---------------|------------------------|---------------------------| | `csv.writer` | 简单列表数据 | 无需额外依赖 | | `csv.DictWriter` | 结构化字典数据 | 字段名与数据直接映射 | | `pandas` | 复杂数据或数据分析场景 | 高性能,支持数据清洗/转换 | ---
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