时间:2021-05-22
csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格
就可以存储为csv文件,文件内容是:
No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95
假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一行,也就是一条记录,利用Python自带的csv模块,有2种方法可以实现:
第一种方法使用reader函数,接收一个可迭代的对象(比如csv文件),能返回一个生成器,就可以从其中解析出csv的内容:比如下面的代码可以读取csv的全部内容,以行为单位:
import csvwith open('A.csv','rb') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) rows = [row for row in reader]print rows得到:
[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
['1', 'Apple', '12', '98'],
['2', 'Ben', '13', '97'],
['3', 'Celia', '14', '96'],
['4', 'Dave', '15', '95']]
要提取其中第二行,可以用下面的代码:
import csvwith open('A.csv','rb') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for i,rows in enumerate(reader): if i == 2: row = rowsprint row得到:
['2', 'Ben', '13', '97']
这种方法是通用的方法,要事先知道行号,比如Ben的记录在第2行,而不能根据'Ben'这个名字查询。这时可以采用第二种方法:
第二种方法是使用DictReader,和reader函数类似,接收一个可迭代的对象,能返回一个生成器,但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内,而这个字典的键则是这个单元格的标题(即列头)。用下面的代码可以看到DictReader的结构:
import csvwith open('A.csv','rb') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) rows = [row for row in reader]print rows得到:
[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},
{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},
{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]
如果我们想用DictReader读取csv的某一列,就可以用列的标题查询:
import csvwith open('A.csv','rb') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: if row['Name']=='Ben': print row就得到:
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'}
可见,DictReader很适合读取csv的的行(记录)。
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