python 提供了高效的 csv 模块来处理 csv 文件。可以通过以下步骤进行操作:安装 csv 模块。使用 csv.reader() 读取 csv 文件。逐行高效处理大文件。读写内存中的 csv 文件,提高处理速度。使用 csv.writer() 写出 csv 文件。通过方言处理不同格式的 csv 文件。自定义分隔符和引用符以读取非标准 csv 文件。
Python 处理 CSV 文件的高效方法与技巧
实战案例:读取和分析销售数据 CSV 文件
1. 安装 csv
模块
使用 Python 的 pip
安装 csv
模块:
pip install csv
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2. 读取 CSV 文件
使用 csv.reader()
读取 CSV 文件:
import csv with open('sales_data.csv', 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file) for row in csv_reader: print(row) # 打印每一行数据
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3. 逐行处理
使用逐行处理生成器,更高效地处理大文件:
import csv with open('sales_data.csv', 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file) for row in csv_reader: process_row(row) # 调用自定义函数处理每一行
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4. 读写内存中的 CSV
使用 StringIO
类将 CSV 数据加载到内存中,便于快速处理:
import csv from io import StringIO csv_data = """ 1,John Doe,100 2,Jane Smith,200 """ csv_file = StringIO(csv_data) csv_reader = csv.reader(csv_file) for row in csv_reader: print(row)
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5. 写出 CSV 文件
使用 csv.writer()
写出 CSV 文件:
import csv with open('output.csv', 'w', newline='') as csv_file: csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', 'Name', 'Sales']) csv_writer.writerow([1, 'John Doe', 100])
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6. 使用方言
处理不同方言(如 Excel 或 Google Sheets)的 CSV 文件:
import csv with open('sales_data.csv', 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file, dialect='excel') for row in csv_reader: print(row)
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7. 设置分隔符和引用符
自定义分隔符和引用符:
import csv with open('custom_data.csv', 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=';', quotechar='"') for row in csv_reader: print(row)
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以上就是Python处理CSV文件的高效方法与技巧的详细内容,更多请关注叮当号网其它相关文章!
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