关于python写入csv表格的信息

• 1、Python csv模块（读写文件）
• 2、利用Python如何将数据写到CSV文件中
• 3、1 如何用Python导入Excel以及csv数据集
• 4、python怎么写入csv文件

CSV文件又称为逗号分隔值文件，是一种通用的、相对简单的文件格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。CSV是电子表格和数据库中最常见的输入、输出文件格式。

通过爬虫将数据抓取的下来，然后把数据保存在文件，或者数据库中，这个过程称为数据的持久化存储。本节介绍Python内置模块CSV的读写操作。

1)csv.writer()

csv模块中的writer类可用于读写序列化的数据，其语法格式如下：

参数说明：

csvfile：必须是支持迭代(Iterator)的对象，可以是文件(file)对象或者列表(list)对象。

dialect：编码风格，默认为excel的风格，也就是使用逗号,分隔。

fmtparam：格式化参数，用来覆盖之前dialect对象指定的编码风格。

如果想同时写入多行数据，需要使用writerrows()方法，代码如下所示：

aggs.csv文件内容：

2)csv.DictWriter()

当然也可使用DictWriter类以字典的形式读写数据，使用示例如下：

name.csv文件内容，如下所示：

1)csv,reader()

csv模块中的reader类和DictReader类用于读取文件中的数据，其中reader()语法格式如下：

2)csv.DictReader()

应用示例如下：

输出结果：

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如果你的数据是列表格式，可以使用一个迭代器，将数据写入文件，同时添加必要的分隔符以构成csv文件

如果数据是字典格式，需要考虑使用换行符或者其他特殊符号来分割每个字典元素（包括键和值）。键和值可以考虑使用和之前不重复的分隔符进行分割。

这样就构成了一个csv文件（csv使用分隔符分割值的文件）

操作方法如下：

1，使用读写追加的方式打开csv文件。

2，找到csv文件的结尾。

3，在结尾使用和之前csv使用的分割相同的格式进行数据添加。

4，关闭文件

Excel是一个二进制文件，它保存有关工作簿中所有工作表的信息

CSV代表Comma Separated Values 。这是一个纯文本格式，用逗号分隔一系列值

Excel不仅可以存储数据，还可以对数据进行操作

CSV文件只是一个文本文件，它存储数据，但不包含格式，公式，宏等。它也被称为平面文件

Excel是一个电子表格，将文件保存为自己的专有格式，即xls或xlsx

CSV是将表格信息保存为扩展名为.csv的分隔文本文件的格式

保存在excel中的文件不能被文本编辑器打开或编辑

CSV文件可以通过文本编辑器（如记事本）打开或编辑

excel中会有若干个表单，每个表单都会这些属性： 

行数（nrows） 列数（ncols） 名称（name） 索引（number） 

import xlrd //执行操作前需要导入xlrd库 

#读取文件 

excel = xlrd.open_workexcel(“文件地址”) //这里表格名称为excel，文件的地址可以从文件的属性中看到 

#读取表格表单数量 

sheet_num= excel.nsheets // sheet_num为变量，其值为表格表单数量 

#读取表格表单名称 

sheet_name = excel.sheet_names() // sheet_name为变量，其值为表格表单名称 

#如果想要看到上述两个变量，可以使用print()函数将它们打印出来 

#想要读取某个表单的数据，首先获取表单 excel.sheet_by_index(0) 

//表单索引从0开始，获取第一个表单对象 excel.sheet_by_name(‘xxx’) 

// 获取名为”xxx”的表单对象 excel.sheets() 

// 获取所有的表单对象 获取单元格的内容：使用cell_value 方法 这里有两个参数：行号和列号，用来读取指定的单元格内容。 

第一行的内容是:sheet.row_values(rowx=0) 

第一列的内容是:sheet.col_values(colx=0)

CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。

import csv //执行操作前需要导入csv库 

#csv读取 

遍历其中数据 csv_file = csv.reader(open(‘文件地址’,’r’)) for x in csv_file print(x)

import pandas as pd#任意的多组列表a = [1,2,3]

b = [4,5,6]

#字典中的key值即为csv中列名dataframe = pd.DataFrame({‘a_name’:a,’b_name’:b})#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=Truedataframe.to_csv(“test.csv”,index=False,sep=”)1234567891011

a_name b_name0 1 41 2 52 3 61234

同样pandas也提供简单的读csv方法

import pandas as pddata = pd.read_csv(‘test.csv’)12

会得到一个DataFrame类型的data，不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门

另一种方法用csv包，一行一行写入

import csv

#python2可以用file替代open

with open(“test.csv”,”w”) as csvfile:

writer = csv.writer(csvfile)

#先写入columns_name

writer.writerow([“index”,”a_name”,”b_name”])

#写入多行用writerows

writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]])12345678910

index a_name b_name0 1 31 2 32 3 41234

读取csv文件用reader

import csvwith open(“test.csv”,”r”) as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile) #这里不需要readlines

for line in reader:

print line