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Python实现CSV文件读取及第五列排序

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简介:
本教程介绍如何使用Python编程语言读取和处理CSV文件,并具体讲解了对CSV文件中的第五列进行排序的方法。适合初学者掌握基本的数据操作技能。 从 `operator` 模块导入 `itemgetter` 用于定位排序依据。初始化变量 `i=0`。 打开文件地址(例如:`C:\\Users\\lys\\Desktop\\countries_zh.csv`),并读取该文件。 ```python with open(rC:\Users\lys\Desktop\countries_zh.csv, r) as f: table = [] # 创建一个空列表用于存储数据 No1 = f.readline() # 跳过第一行目录 print(No1) # 输出目录 for line in f: # 开始从第二行读取文件内容 col = line.strip().split(,) table.append(col) ``` 这段代码的主要功能是从指定的 CSV 文件中逐行读取数据,并将每一行的数据存储在一个列表里。

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  • PythonCSV
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    本教程介绍如何使用Python编程语言读取和处理CSV文件,并具体讲解了对CSV文件中的第五列进行排序的方法。适合初学者掌握基本的数据操作技能。 从 `operator` 模块导入 `itemgetter` 用于定位排序依据。初始化变量 `i=0`。 打开文件地址(例如:`C:\\Users\\lys\\Desktop\\countries_zh.csv`),并读取该文件。 ```python with open(rC:\Users\lys\Desktop\countries_zh.csv, r) as f: table = [] # 创建一个空列表用于存储数据 No1 = f.readline() # 跳过第一行目录 print(No1) # 输出目录 for line in f: # 开始从第二行读取文件内容 col = line.strip().split(,) table.append(col) ``` 这段代码的主要功能是从指定的 CSV 文件中逐行读取数据,并将每一行的数据存储在一个列表里。
  • Python化的CSV
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    本文章介绍了Python编程语言中的序列化技术和如何有效读取和处理CSV格式的数据文件。 这篇文章主要介绍了如何使用Python进行序列化及CSV文件的读取,并通过示例代码详细解释了相关概念。对于学习或工作中涉及此类操作的人来说具有一定的参考价值。 一、Python 序列化: 序列化的目的是将对象转换为“串行数据”,以便存储到硬盘或者传输至其他地方,反序列化则是相反的过程,即将从文件中读取的串行数据还原成原始对象。在Python中,可以使用pickle模块来实现这一过程。 具体操作如下: - 序列化:`pickle.dump(obj, file)` 其中obj为需要被序列化的对象,file是存储该序列化信息的目标文件。 - 反序列化:`pickle.load(file)` 从指定的文件读取数据,并将其转换回原始的对象。 二、与Excel 文件不同的是,CSV格式的数据处理方式有所不同。
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    本文详细介绍了在Python编程语言中如何使用内置库处理CSV文件的基本方法与技巧,包括读取、解析及写入操作的实用示例。 本段落主要介绍了如何使用Python读取及写入CSV文件的方法,并涉及了针对CSV格式文件的读取、遍历、写入等相关操作技巧。需要的朋友可以参考这些内容。