Introduction à la méthode de lecture et d'écriture de fichiers CSV dans Pandas (avec code)

Cet article vous apporte une introduction à la méthode de lecture et d'écriture de fichiers CSV dans Pandas (avec code). Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.

Lire csv : utiliser des pandas pour lire

import pandas as pd
import csv
if name == '__main__':

# header=0——表示csv文件的第一行默认为dataframe数据的行名称,
# index_col=0——表示使用第0列作为dataframe的行索引,
# squeeze=True——表示如果文件只包含一列，则返回一个序列。
file_dataframe = pd.read_csv('../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv', header=0, index_col=0, squeeze=True)
# 结果：

# Lorsque le paramètre index_col=False, génère automatiquement l'index de ligne 0 à n

# données csv :

data_1 = []
# 读取行索引一样的数据,保存为list
try:
    # 行索引为i的数据有多行,列为'pre_star'
    data_1.extend(file_dataframe .loc[i]['pre_star'].values.astype(float))
except AttributeError:
    # 行索引为i的数据只有单行,
    data_1.extend([file_dataframe .loc[i]['pre_star']])
# 多行结果

# ligne Lorsque les données d'index i n'ont qu'une seule ligne, vous ne pouvez pas utiliser .values ​​​​pour file_dataframe .loc[i]['pre_star'], sinon une erreur sera signalée :

Écrivez en CSV

Utilisez CSV pour écrire

stu1 = [lid, k, pre_count_data[k]]
# 打开文件，写模式为追加'a'
out = open('../results/write_file.csv', 'a', newline='')
# 设定写入模式
csv_write = csv.writer(out, dialect='excel')
# 写入具体内容
csv_write.writerow(stu1)

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