csv文件操作

CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值，可以用Excel打开查看。由于是纯文本，任何编辑器也都可打开。与Excel文件不同，CSV文件中：

• 值没有类型，所有值都是字符串
• 不能指定字体颜色等样式
• 不能指定单元格的宽高，不能合并单元格
• 没有多个工作表
• 不能嵌入图像图表

在CSV文件中，以,作为分隔符，分隔两个单元格。像这样a,,c表示单元格a和单元格c之间有个空白的单元格。依此类推。

不是每个逗号都表示单元格之间的分界。所以即使CSV是纯文本文件，也坚持使用专门的模块进行处理。Python内置了csv模块。先看看一个简单的例子

写数据到csv文件中

有reader可以读取，当然也有writer可以写入。一次写入一行，一次写入多行都可以。

import csv

# 使用数字和字符串的数字都可以
datas = [['name', 'age'],
         ['Bob', 14],
         ['Tom', 23],
        ['Jerry', '18']]

with open('example.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    for row in datas:
        writer.writerow(row)
        
    # 还可以写入多行
    writer.writerows(datas)

如果不指定newline='',则每写入一行将有一空行被写入。上面的代码生成如下内容。

name,age
Bob,14
Tom,23
Jerry,18
name,age
Bob,14
Tom,23
Jerry,18

DictReader和DictWriter对象

使用DictReader可以像操作字典那样获取数据，把表的第一行（一般是标头）作为key。可访问每一行中那个某个key对应的数据。

import csv

filename = 'F:/Jupyter Notebook/matplotlib_pygal_csv_json/sitka_weather_2014.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        # Max TemperatureF是表第一行的某个数据，作为key
        max_temp = row['Max TemperatureF']
        print(max_temp)

使用DictWriter类，可以写入字典形式的数据，同样键也是标头（表格第一行）。

import csv

headers = ['name', 'age']

datas = [{'name':'Bob', 'age':23},
        {'name':'Jerry', 'age':44},
        {'name':'Tom', 'age':15}
        ]

with open('example.csv', 'w', newline='') as f:
    # 标头在这里传入，作为第一行数据
    writer = csv.DictWriter(f, headers)
    writer.writeheader()
    for row in datas:
        writer.writerow(row)
        
    # 还可以写入多行
    writer.writerows(datas)