Python操作CSV文件的实例代码
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简介：
本篇文章提供了多个使用Python处理CSV文件的实际案例和代码示例，帮助读者掌握如何读取、写入以及分析CSV格式的数据。
### Python读取与写入CSV格式文件的知识点详解
#### 一、引言
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的数据交换格式，在数据传输和存储领域中广泛应用。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库支持来处理CSV文件。本段落将详细介绍如何使用Python进行CSV文件的读取与写入操作。
#### 二、读取CSV文件为Dict类型
当需要以键值对的形式处理CSV文件中的每一行时，可以考虑将其读取为字典格式。这种方式便于后续的数据处理和分析。
##### 1. 示例代码解析
```python
import csv
with open(E:iris.csv) as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # 如果所读csv文件没有表头，则需要指定fieldnames参数。
list_1 = [e for e in reader] # 每行数据作为一个字典存入列表中
print(list_1[0])
```
- **`csv.DictReader()`**：用于将CSV文件读取为字典格式。如果没有提供字段名，它默认使用CSV文件的第一行为字段名称。
- 列表推导式 `[e for e in reader]` 用于遍历每一行，并将其结果存储在一个列表中。
##### 2. 大数据量读取优化
对于大数据量的文件，建议逐条处理后再放入列表以减少内存消耗：
```python
list_1 = list()
for e in reader:
list_1.append(your_func(e)) # your_func为每条数据的处理函数。
```
#### 三、将多条Dict类型数据写入CSV文件
当需要把多个字典类型的记录写入到一个CSV文件中时，首先定义好字段名，然后使用`csv.DictWriter()`类进行写操作。
##### 1. 示例代码解析
```python
# 数据列表
data = [
{Petal.Length: 1.4, Sepal.Length: 5.1, Petal.Width: 0.2, Sepal.Width: 3.5, Species: setosa},
]
header = [Petal.Length, Sepal.Length, Petal.Width, Sepal.Width, Species]
with open(E:dst.csv, mode=w, newline=) as dstfile:
writer = csv.DictWriter(dstfile, fieldnames=header)
writer.writeheader() # 写入表头
writer.writerows(data) # 批量写入数据。
```
- **`csv.DictWriter()`**：用于将字典形式的数据写到CSV文件中去。
- `writeheader()`方法用来写入字段名信息。
- 使用`writer.writerows()`方法批量插入多条记录。
#### 四、读取CSV文件为DataFrame
在进行数据分析时，通常会把一个CSV格式的文档转换成Pandas库中的DataFrame对象以方便数据处理和分析操作。
##### 1. 直接通过pd.read_csv()函数
```python
import pandas as pd
dframe = pd.read_csv(E:iris.csv)
```
- **`pd.read_csv()`**：直接从CSV文件中读取并返回一个DataFrame对象，这是Pandas库提供的功能。
##### 2. 使用DictReader间接转换为DataFrame形式：
```python
import csv
import pandas as pd
with open(E:iris.csv) as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
list_1 = [e for e in reader]
dframe = pd.DataFrame.from_records(list_1) # 将列表转换成DataFrame。
```
- **`pd.DataFrame.from_records()`**：从一个字典或数组创建出一个新的DataFrame对象。
#### 五、从ZIP文件中读取CSV文件
有时需要直接在压缩包内查找并处理特定的CSV文档，而不需要先解压整个文件夹：
##### 示例代码解析
```python
import pandas as pd
from zipfile import ZipFile
with ZipFile(E:dst.zip) as z_file:
dframe = pd.read_csv(z_file.open(dst.csv))
```
- **`ZipFile()`**：用于打开ZIP压缩包。
- 使用 `z_file.open()` 方法可以直接访问到指定的文件。
#### 六、总结
本段落介绍了Python读取与写入CSV格式文件的一些技术，包括将CSV文档转换为字典或DataFrame以及如何把数据再回存至新的CSV文档。这些技巧对于进行数据预处理和分析非常有用。希望读者能够熟练掌握，并在实际项目中应用它们。
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