pythoncsv参数

❶ python 怎么把csv中的数据写入列表

使用pandas读取的方法是
pandas.to_csv()
得到的结果是dataframe格式，再用numpy库转一下
具体代码:
import pandas as pd
import numpy as np
file_content = pd.to_csv(r'C:\新建文件夹\result123.csv')
row = np.array(file_content)
lx = row.tolist()

❷ python 查找csv数据的问题

你好

这个比较简单吧！

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

print"第一条数据是："+column[1]
print"最后条数据是："+column[-1]
print("最后一条数据位置{:^5}".format(len(column)-1))

望采纳！

❸ Python怎么读取csv文件指定列为dataframe

设置read_csv()的mangle_pe_cols参数为True
重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。
建议多看文档！
希望对您的问题有所帮助！

❹ python读取csv文件的某一行

1.全部读到成列表然后选取行（容易超时，乱码等问题）
2.利用迭代工具，代码如下：
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函数中第2个参数n即可，表示读到f文件对象的第n行

❺ 怎么用python读取csv数据

csv是我接触的比较早的一种文件，比较好的是这种文件既能够以电子表格的形式查看又能够以文本的形式查看。最早接触是在别人的Perl脚本中，或许是为了充分利用Perl的文本处理能力。不过，日常的生活工作中我用到的比较多的倒还是电子表格。

创建一个电子表格如下：

使用Mac中Numbers功能将其导出为csv文件，使用文本查看文件内容如下：

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,,,,

换用pandas尝试数据文件读取如下：

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

查看读取出来的结果，看的出结果被处理成了pandas的DataFrame格式。

In [6]: type(data)

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

❻ python中怎么读取csv文件

Python读取CSV文件方法如下：
如下是一个CVS文件
使用Python打开CSV可以直接使用open函数打开，然后使用reader函数读取内容，实现代码如下：
运行结果如下：
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❼ python+selenium怎么读取csv中的数据进行列表循环登录自动化参数登录

为了参数化csv文件中的数据，需要做到两点：
一是逐行读取：用到列表
二是根据列名获取对应单元格的值：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))

#循环读取每一行
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 读写 csv

csv文件就是按逗号分隔的文本, 可以用python自带的读取文本的方式, 不过我推荐用pandas包, 读写都很方便

#coding=utf-8
#传统方式
#读
f1=open('1.csv','r').readlines()
result=map(lambdax:x.strip().split(','),f)
#写
f2=open('1.csv','w')
f2.write('whatyouwanttowrite')
#pandas方法
importpandasaspd
#读
result=pd.read_csv('1.csv')#result被转化为DataFrame对象
#写
#写的时候可以操作result这个DataFrame对象,类似excel的表格,十分方便
result[0,0]=1
result.to_csv('2.csv')#将修改后的DataFrame保存为一个新的csv或者你想替换1.csv也可以

粗略介绍了一点, 如果有不懂的, 请追问.

❾ python处理CSV文件加什么代码才可以保持处理前后格式一样的跪求大佬指点。

csv.writer有个可选参数

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

❿ csv文件怎么打开 使用Python读取和写入CSV文件

csv文件本质上是一个文本文件，具体的读取和写入方法有两种：
直接对csv文件进行文件读写操作，每一行是一条记录，按行读取即可，简单代码如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方库中的csv文件读写函数（本质上还是使用python的文件读写方法），如科学计算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函数，其他的一些第三方包里也有，可以自行查询。
两种方法各有优劣，第一种方法的优点就是可控性强，但是代码相对较多，对于python2编码处理很麻烦；第二种方法的优点是代码量小，调用方便，处理编码问题相对容易（在函数中加一个encoding参数即可），但是代码内部比较复杂，可控性较差