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
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
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
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)
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])
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)
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)
以上就是Python处理CSV文件的高效方法与技巧的详细内容,更多请关注编程网其它相关文章!