pythoncsv參數

❶ python 怎麼把csv中的數據寫入列表

使用pandas讀取的方法是
pandas.to_csv()
得到的結果是dataframe格式，再用numpy庫轉一下
具體代碼:
import pandas as pd
import numpy as np
file_content = pd.to_csv(r'C:\新建文件夾\result123.csv')
row = np.array(file_content)
lx = row.tolist()

❷ python 查找csv數據的問題

你好

這個比較簡單吧！

importcsv
withopen('d:\1.csv','rb')ascsvfile:
reader=csv.reader(csvfile)
column=[row[3]forrowinreader]

print"第一條數據是："+column[1]
print"最後條數據是："+column[-1]
print("最後一條數據位置{:^5}".format(len(column)-1))

望採納！

❸ Python怎麼讀取csv文件指定列為dataframe

設置read_csv()的mangle_pe_cols參數為True
重復的列將被指定為「X」、「X.1」、「X.N」，而不是「X」…「X」。如果列中有重復的名稱，傳入False將導致數據被覆蓋。
建議多看文檔！
希望對您的問題有所幫助！

❹ python讀取csv文件的某一行

1.全部讀到成列表然後選取行（容易超時，亂碼等問題）
2.利用迭代工具，代碼如下：
from itertools import islice
with open('data.tsv', 'r') as f:
for line in islice(f, 1, None):
# process data
f.close()
修改islice函數中第2個參數n即可，表示讀到f文件對象的第n行

❺ 怎麼用python讀取csv數據

csv是我接觸的比較早的一種文件，比較好的是這種文件既能夠以電子表格的形式查看又能夠以文本的形式查看。最早接觸是在別人的Perl腳本中，或許是為了充分利用Perl的文本處理能力。不過，日常的生活工作中我用到的比較多的倒還是電子表格。

創建一個電子表格如下：

使用Mac中Numbers功能將其導出為csv文件，使用文本查看文件內容如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

index,name,comment,,,,

1,name_01,coment_01,,,,

2,name_02,coment_02,,,,

3,name_03,coment_03,,,,

4,name_04,coment_04,,,,

5,name_05,coment_05,,,,

6,name_06,coment_06,,,,

7,name_07,coment_07,,,,

8,name_08,coment_08,,,,

9,name_09,coment_09,,,,

10,name_10,coment_10,,,,

11,name_11,coment_11,,,,

12,name_12,coment_12,,,,

13,name_13,coment_13,,,,

14,name_14,coment_14,,,,

15,name_15,coment_15,,,,

16,name_16,coment_16,,,,

17,name_17,coment_17,,,,

18,name_18,coment_18,,,,

19,name_19,coment_19,,,,

20,name_20,coment_20,,,,

21,name_21,coment_21,,,,

換用pandas嘗試數據文件讀取如下：

In [1]:importpandasaspd

In [2]:ls

data.csv data.numbers

In [3]:data = pd.read_csv('data.csv')

In [4]:data

Out[4]:

index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6

0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN

1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN

2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN

3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN

4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN

5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN

6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN

7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN

8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN

9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN

10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN

11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN

12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN

13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN

14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN

15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN

16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN

17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN

18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN

19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN

20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN

查看讀取出來的結果，看的出結果被處理成了pandas的DataFrame格式。

In [6]: type(data)

Out[6]:pandas.core.frame.DataFrame

❻ python中怎麼讀取csv文件

Python讀取CSV文件方法如下：
如下是一個CVS文件
使用Python打開CSV可以直接使用open函數打開，然後使用reader函數讀取內容，實現代碼如下：
運行結果如下：
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❼ python+selenium怎麼讀取csv中的數據進行列表循環登錄自動化參數登錄

為了參數化csv文件中的數據，需要做到兩點：
一是逐行讀取：用到列表
二是根據列名獲取對應單元格的值：用到字典

import csv

bid_info = csv.DictReader(open('bid_info.csv','r'))
dict_data = []
for lines in bid_info:
if bid_info.line_num == 1:
continue
else:
dict_data.append(lines)
row_num = len(dict_data)
# print('this is all the data---' + str(dict))

#循環讀取每一行
i = 0
while(i < row_num):
print('this is'+str(i)+'row----'+ str(dict_data[i]))
print(dict_data[i]['a'])
i += 1

❽ 如何用python 讀寫 csv

csv文件就是按逗號分隔的文本, 可以用python自帶的讀取文本的方式, 不過我推薦用pandas包, 讀寫都很方便

#coding=utf-8
#傳統方式
#讀
f1=open('1.csv','r').readlines()
result=map(lambdax:x.strip().split(','),f)
#寫
f2=open('1.csv','w')
f2.write('whatyouwanttowrite')
#pandas方法
importpandasaspd
#讀
result=pd.read_csv('1.csv')#result被轉化為DataFrame對象
#寫
#寫的時候可以操作result這個DataFrame對象,類似excel的表格,十分方便
result[0,0]=1
result.to_csv('2.csv')#將修改後的DataFrame保存為一個新的csv或者你想替換1.csv也可以

粗略介紹了一點, 如果有不懂的, 請追問.

❾ python處理CSV文件加什麼代碼才可以保持處理前後格式一樣的跪求大佬指點。

csv.writer有個可選參數

csv.writer(csvfile, delimiter=',',
quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_ALL)

❿ csv文件怎麼打開 使用Python讀取和寫入CSV文件

csv文件本質上是一個文本文件，具體的讀取和寫入方法有兩種：
直接對csv文件進行文件讀寫操作，每一行是一條記錄，按行讀取即可，簡單代碼如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方庫中的csv文件讀寫函數（本質上還是使用python的文件讀寫方法），如科學計算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函數，其他的一些第三方包里也有，可以自行查詢。
兩種方法各有優劣，第一種方法的優點就是可控性強，但是代碼相對較多，對於python2編碼處理很麻煩；第二種方法的優點是代碼量小，調用方便，處理編碼問題相對容易（在函數中加一個encoding參數即可），但是代碼內部比較復雜，可控性較差