时间:2021-05-22
在处理数据的时候,经常会碰到CSV类型的文件,下面将介绍如何读取当前目录下的CSV文件,步骤如下
1、获取当前目录所有的CSV文件名称:
#创建一个空列表,存储当前目录下的CSV文件全称file_name = [] #获取当前目录下的CSV文件名def name(): #将当前目录下的所有文件名称读取进来 a = os.listdir() for j in a: #判断是否为CSV文件,如果是则存储到列表中 if os.path.splitext(j)[1] == '.csv': file_name.append(j)2、将CSV文件读取进来:
#将CSV文件内容导入到csv_storage列表中def csv_new(storage,name): #创建一个空列表,用于存储CSV文件数据 csv_storage = [] with codecs.open(storage, 'r', encoding='utf-8') as fp: fp_key = csv.reader(fp) for csv_key in fp_key: csv_reader = csv.DictReader(fp, fieldnames=csv_key) for row in csv_reader: csv_dict = dict(row) csv_storage.append(csv_dict)3、连续读取多个CSV文件:
设置一个for循环,将第一部分读取到的文件名称逐个传递给读取文件的函数,全部代码如下所示:
import codecsimport csvimport os #创建一个空列表,存储当前目录下的CSV文件全称file_name = [] #获取当前目录下的CSV文件名def name(): #将当前目录下的所有文件名称读取进来 a = os.listdir() for j in a: #判断是否为CSV文件,如果是则存储到列表中 if os.path.splitext(j)[1] == '.csv': file_name.append(j) #将CSV文件内容导入到csv_storage列表中def csv_new(storage): #创建一个空列表,用于存储CSV文件数据 csv_storage = [] with codecs.open(storage, 'r', encoding='utf-8') as fp: fp_key = csv.reader(fp) for csv_key in fp_key: csv_reader = csv.DictReader(fp, fieldnames=csv_key) for row in csv_reader: csv_dict = dict(row) csv_storage.append(csv_dict) for i in csv_storage: print(i) #主要运行函数if __name__ == '__main__': #运行获取当前目录下所有的CSV文件 name() #将多个CSV文件逐个读取 for name in file_name: csv_new(name) print(file_name)4、最终的结果输出:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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首先要利用python进行读取整个文件,然后逐行读取,最后写入数据。具体实现步骤参考如下:步骤一、读取整个文件先在当前目录下创建一个TXT文件,例如文件名为'p
功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计,输出统计值到CSV文件pipinstallpandasimportpandasaspdimportglo
从文件中读取数据读取整个文件这里假设在当前目录下有一个文件名为'pi_digits.txt'的文本文件,里面的数据如下:3.141592653589793238
python读取.txt(.log)文件、.xml文件、excel文件数据,并将数据类型转换为需要的类型,添加到list中详解1.读取文本文件数据(.txt结尾
一、Python读取csv文件说明:以Python3.x为例#读取csv文件方法1importcsvcsvfile=open('csvWrite.csv',ne