如何用Python高效率讀寫CSV檔？

如何在 Python 中處理 CSV 檔案操作？

CSV（逗號分隔值）檔案是一種在文字檔案中儲存表格資料的常用方法。 Python 有一個標準函式庫，支援讀取和寫入 CSV 檔案。

讀取CSV 檔案

要將CSV 檔案讀入元組列表，可以使用csv 模組，如下所示：

import csv

with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

寫入CSV 檔案

將元組清單寫入CSV 文件，您可以如下使用csv模組：

import csv

with open('myfile.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

範例：讀取和寫入CSV 檔案

以下範例顯示如何讀取和寫入CSV 檔案：

import csv

# Define the CSV data
data = [
    (1, 'A towel', 1.0),
    (42, 'it says', 2.0),
    (1337, 'is about the most', -1),
    (0, 'massively useful thing', 123),
    (-2, 'an interstellar hitchhiker can have.', 3)
]

# Write the data to a CSV file
with open('myfile.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

# Read the data from the CSV file
with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data_read = [row for row in reader]

# Print the data
print(data_read)

使用Pandas進行CSV 處理

Pandas 是一種流行的用於資料分析的Python 函式庫提供了一種處理CSV文件的便捷方法。您可以使用 Pandas 將 CSV 檔案讀入 DataFrame，然後可以對其進行操作並將其儲存為 CSV 檔案。

import pandas as pd

# Read the CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('myfile.csv', index_col=0)

# Make some changes to the DataFrame
df['Amount'] *= 2

# Write the DataFrame to a new CSV file
df.to_csv('new_myfile.csv')

常見 CSV 檔案結尾

最常見的檔案結尾為CSV 檔案是 .csv。其他不太常見的結尾包括 .txt 和 .dat。

使用 CSV 資料

將 CSV 檔案讀入元組清單、字典清單或 Pandas DataFrame 後，您可以使用標準 Python 方法處理資料。例如，您可以循環資料、存取單一值或對資料執行計算。

CSV 的替代品

除了 CSV 之外，您還可以使用其他資料格式在Python中。一些常見的替代方案包括：

• JSON：一種流行的格式，用於以人類可讀的格式儲存資料。
• YAML：一種與 JSON 類似但更詳細和人性化的格式-可讀。
• Pickle：一種 Python 特定格式，可以序列化任何 Python 物件。
• MessagePack：A比 JSON 或 YAML 更緊湊的二進位格式。

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