python中刪除csv

Ⅰ python操作csv文件

Python進行文件操作在編程中非常常見，下面將對各種文件操作技巧進行總結，一文在手，無須他求！

一、文件的打開與關閉

1. `open()` 函數是Python內建用於打開文件的函數，底層調用操作系統介面。

2. `f1` 可作為文件句柄，常用於`f1`, `fh`, `file_handler`, `f_h`等命名，對文件進行任何操作前，均需通過句柄方法進行。

3. `encoding`參數可省略，未設置時默認編碼與操作系統默認編碼一致，如Windows默認GBK，Linux默認UTF-8，Mac默認UTF-8。

4. `mode`參數默認為'r'，表示讀取模式，可省略。

5. `f1.close()`用於關閉文件句柄。

6. `with open()`提供便利，確保文件操作完成後自動關閉句柄。

二、文件路徑與模式

1. 絕對路徑描述完整目標位置，路徑層級清晰，如`C:/Users/chris/AppData/Local/Programs/Python/Python37/python.exe`。

2. 相對路徑從當前文件所在文件夾開始描述。

3. 常見路徑書寫方式三種。

4. 常見的文件訪問模式有文本模式默認，對於非文本文件，需使用`b`模式。

5. `+`模式增加功能。

6. `b`模式下讀寫內容為位元組類型，需提供位元組類型，不可指定編碼。

7. `r+`模式用於讀寫，文件指針默認位於文件開頭。

三、文件讀取與寫入

1. 通過`read()`全量讀取文件內容，使用`rb`模式讀取時無需指定`encoding`。

2. `read(n)`按照字元或位元組讀取。

3. `readline()`讀取單行。

4. `readlines()`返回列表，列表元素為文件每一行，適用於內存壓力大的大文件。

5. `for`循環讀取，文件句柄為迭代器，節省內存。

四、CSV文件操作

1. CSV文件存儲表格數據，單元格之間默認用逗號分隔。

2. `csv`模塊提供讀寫CSV文件的函數。

五、數據暫存內存

1. 除文件外，通過代碼將數據暫存至內存，理解為數據緩沖區。

2. `StringIO`與`BytesIO`類操作字元串與二進制數據。

六、使用`sys`模塊

1. `sys.stdin`讀取用戶輸入，`input()`方法讀取控制台輸入。

2. `sys.stdout`默認控制台輸出。

3. `sys.stderr`默認控制台錯誤輸出。

4. 運行結果：生成`stdout.txt`與`stderr.txt`文件。

七、序列化與反序列化

1. 將對象寫入文件前需序列化，只支持字元串與二進制類型。

2. `JSON`與`pickle`模塊實現數據序列化與反序列化。

3. `JSON`本質為字元串，使用雙引號表示，`pickle`則轉換為二進制。

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Ⅱ 如何用python刪除csv文件中的某一列

1、首先電腦中打開csv文件，查看數據，如下圖所示。

Ⅲ 怎麼用python刪除CSV中字元串多餘的空格

你這樣太麻煩了，可以簡單點。既然都導入pandas了，就只用pandas就夠了。

處理後的數據

Ⅳ 使用Python，如何遍歷csv文件的每一行記錄的每一個欄位值

CSV文件由多行構成，每行數據之間以換行符分隔，每列數據之間則以逗號分隔。為了遍歷CSV文件中的每一行及其各個欄位值，首先需要打開文件。這里以Python為例，可以使用內置的open函數打開CSV文件，如csvfile=open('your_csv_file.csv','r')。接下來，為了逐行讀取文件內容，可以使用for循環，每讀取一行就將其按逗號分割，形成列表，然後添加到另一個列表data中，即data.append(list(line.strip().split(',')))。這樣，整個CSV文件的內容就被組織成了一個二維列表，其中每一行數據都以列表形式存儲。

除了上述方法，Python的numpy庫也提供了一個名為loadtxt的函數，它可以更加方便地讀取CSV文件。通過使用這個函數，我們可以直接得到一個二維數組，每一行數據直接作為數組的一行。這種方式不僅簡化了代碼，而且提高了讀取速度。當然，使用loadtxt之前，需要確保安裝了numpy庫，可以通過pip install numpy進行安裝。示例如下：import numpy as np，然後data=np.loadtxt('your_csv_file.csv',delimiter=',')。這種方式同樣可以讀取CSV文件中的每一行及其各個欄位值。

值得注意的是，上述方法均假設CSV文件中的每一行數據都是以逗號作為分隔符。如果文件中的分隔符不是逗號，而是其他字元，如製表符、空格等，可以相應地調整代碼中的分隔符參數。例如，使用製表符分隔的數據文件，可以將上述代碼中的逗號替換為製表符，即line.strip().split('\t')。這樣，代碼就能正確處理不同分隔符的CSV文件。

此外，如果CSV文件中包含空行或包含只包含空白字元的行，可以使用strip方法去除這些行，避免它們被加入到數據列表中，如if line.strip(): data.append(list(line.strip().split(',')))。這樣，最終的數據列表中就不會包含空行或空白行。

總的來說，遍歷CSV文件的每一行及其各個欄位值是數據處理中的一項基礎任務。通過使用Python的內置函數或第三方庫，可以高效地完成這一任務。無論是使用簡單的列表推導還是利用numpy庫提供的便捷函數，都能實現這一目標，具體選擇哪種方法，可以根據實際情況和個人偏好來決定。