python中删除csv

Ⅰ python操作csv文件

Python进行文件操作在编程中非常常见，下面将对各种文件操作技巧进行总结，一文在手，无须他求！

一、文件的打开与关闭

1. `open()` 函数是Python内建用于打开文件的函数，底层调用操作系统接口。

2. `f1` 可作为文件句柄，常用于`f1`, `fh`, `file_handler`, `f_h`等命名，对文件进行任何操作前，均需通过句柄方法进行。

3. `encoding`参数可省略，未设置时默认编码与操作系统默认编码一致，如Windows默认GBK，Linux默认UTF-8，Mac默认UTF-8。

4. `mode`参数默认为'r'，表示读取模式，可省略。

5. `f1.close()`用于关闭文件句柄。

6. `with open()`提供便利，确保文件操作完成后自动关闭句柄。

二、文件路径与模式

1. 绝对路径描述完整目标位置，路径层级清晰，如`C:/Users/chris/AppData/Local/Programs/Python/Python37/python.exe`。

2. 相对路径从当前文件所在文件夹开始描述。

3. 常见路径书写方式三种。

4. 常见的文件访问模式有文本模式默认，对于非文本文件，需使用`b`模式。

5. `+`模式增加功能。

6. `b`模式下读写内容为字节类型，需提供字节类型，不可指定编码。

7. `r+`模式用于读写，文件指针默认位于文件开头。

三、文件读取与写入

1. 通过`read()`全量读取文件内容，使用`rb`模式读取时无需指定`encoding`。

2. `read(n)`按照字符或字节读取。

3. `readline()`读取单行。

4. `readlines()`返回列表，列表元素为文件每一行，适用于内存压力大的大文件。

5. `for`循环读取，文件句柄为迭代器，节省内存。

四、CSV文件操作

1. CSV文件存储表格数据，单元格之间默认用逗号分隔。

2. `csv`模块提供读写CSV文件的函数。

五、数据暂存内存

1. 除文件外，通过代码将数据暂存至内存，理解为数据缓冲区。

2. `StringIO`与`BytesIO`类操作字符串与二进制数据。

六、使用`sys`模块

1. `sys.stdin`读取用户输入，`input()`方法读取控制台输入。

2. `sys.stdout`默认控制台输出。

3. `sys.stderr`默认控制台错误输出。

4. 运行结果：生成`stdout.txt`与`stderr.txt`文件。

七、序列化与反序列化

1. 将对象写入文件前需序列化，只支持字符串与二进制类型。

2. `JSON`与`pickle`模块实现数据序列化与反序列化。

3. `JSON`本质为字符串，使用双引号表示，`pickle`则转换为二进制。

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Ⅱ 如何用python删除csv文件中的某一列

1、首先电脑中打开csv文件，查看数据，如下图所示。

Ⅲ 怎么用python删除CSV中字符串多余的空格

你这样太麻烦了，可以简单点。既然都导入pandas了，就只用pandas就够了。

处理后的数据

Ⅳ 使用Python，如何遍历csv文件的每一行记录的每一个字段值

CSV文件由多行构成，每行数据之间以换行符分隔，每列数据之间则以逗号分隔。为了遍历CSV文件中的每一行及其各个字段值，首先需要打开文件。这里以Python为例，可以使用内置的open函数打开CSV文件，如csvfile=open('your_csv_file.csv','r')。接下来，为了逐行读取文件内容，可以使用for循环，每读取一行就将其按逗号分割，形成列表，然后添加到另一个列表data中，即data.append(list(line.strip().split(',')))。这样，整个CSV文件的内容就被组织成了一个二维列表，其中每一行数据都以列表形式存储。

除了上述方法，Python的numpy库也提供了一个名为loadtxt的函数，它可以更加方便地读取CSV文件。通过使用这个函数，我们可以直接得到一个二维数组，每一行数据直接作为数组的一行。这种方式不仅简化了代码，而且提高了读取速度。当然，使用loadtxt之前，需要确保安装了numpy库，可以通过pip install numpy进行安装。示例如下：import numpy as np，然后data=np.loadtxt('your_csv_file.csv',delimiter=',')。这种方式同样可以读取CSV文件中的每一行及其各个字段值。

值得注意的是，上述方法均假设CSV文件中的每一行数据都是以逗号作为分隔符。如果文件中的分隔符不是逗号，而是其他字符，如制表符、空格等，可以相应地调整代码中的分隔符参数。例如，使用制表符分隔的数据文件，可以将上述代码中的逗号替换为制表符，即line.strip().split('\t')。这样，代码就能正确处理不同分隔符的CSV文件。

此外，如果CSV文件中包含空行或包含只包含空白字符的行，可以使用strip方法去除这些行，避免它们被加入到数据列表中，如if line.strip(): data.append(list(line.strip().split(',')))。这样，最终的数据列表中就不会包含空行或空白行。

总的来说，遍历CSV文件的每一行及其各个字段值是数据处理中的一项基础任务。通过使用Python的内置函数或第三方库，可以高效地完成这一任务。无论是使用简单的列表推导还是利用numpy库提供的便捷函数，都能实现这一目标，具体选择哪种方法，可以根据实际情况和个人偏好来决定。