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哇!用Python读取CVS文件竟然有5招,据说90%的人只会2招

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前言:

目前我们对“python生成csv文件在哪”大约比较看重,小伙伴们都想要知道一些“python生成csv文件在哪”的相关内容。那么小编同时在网摘上收集了一些关于“python生成csv文件在哪””的相关资讯,希望看官们能喜欢,我们一起来学习一下吧!

Python目前是最火的语言了,无论是做开发,测试,数据分析,后端,还是办公自动化都可以用Python帮你轻松解决一些琐碎的。尤其是一些重复的工作,而在日常的工作中经常打交道的就是文件的处理,其中CSV文件是经常需要使用的。

今天小编就教大家5招让你优雅的读取CSV文件非常实用。

我们先来看一下一个典型的数据集stocks.csv:

一个股票的数据集,其实就是常见的表格数据。有股票代码,价格,日期,时间,价格变动和成交量。这个数据集其实就是一个表格数据,有自己的头部和身体。

第一招:简单的读取

我们先来看一种简单读取方法,先用csv.reader()函数读取文件的句柄f生成一个csv的句柄,其实就是一个迭代器,我们看一下这个reader的源码:

喂给reader一个可迭代对象或者是文件的object,然后返回一个可迭代对象。

首先读取csv 文件,然后用csv.reader生成一个csv迭代器f_csv然后利用迭代器的特性,next(f_csv)获取csv文件的头,也就是表格数据的头接着利用for循环,一行一行打印row的内容,也就是表格数据的身体

第二招:用nametuple

上面的第一招其实是最简单的,下面我们用nametuple 来包裹一下这个生成的row数据。

nametuple其实是一个非常有用的类,这个类属于collections模块,而这个模块简直就是一个百宝箱里面有非常多的牛逼的库;这里我们用next(f_csv)其实就是获取表格的头部来初始化这个Row;

然后循环来构造这个Row的数据,把我们表格里面的每一行的数据都喂成nametuple格式的row_info;这样做的好处就是你可以随心所欲的访问这个row_info里面的数据,就想访问类数据一样,比如row_info.price

第三招:用tuple类型转换

如果我们对csv数据每一行的类型都非常清楚的话,嘿嘿可以用一个设定好的数据格式转换头来对数据进行转换。

操作的步骤其实跟上面差不多,就是对数据结果的清洗处理稍微不一样。这里非常巧妙的zip来构造一个嵌套的数据列表,然后用convert(data)把csv文件里面每一行的数据进行类型转换,这招真的不错!

看一下结果:

第四招:用DictReader

上面用的nametuple其实也是一个数据的映射,有没有什么方法可以直接把csv 的内容用映射的方法读取,直接出来一个字典,还真有的,来看一下代码:

是不是非常简捷,原来csv模块直接内置了DictReader(),按照字典的方法进行读取,然后生成一个有序的字典,看一下结果:

有兴趣的可以看一下这个DictReader()的源码,它其实一个内部构造的迭代器类,在内部的__next__其实也是用的OrderedDict(zip(self.fieldnames, row))来生成的。

第五招:用字典转换

如果我们需要对这个csv里面的数据进行清洗,因为读出来的时候都是字符串,我们需要更新为特定的数据类型,这个时候也可以用字典转换这一招,也是非常巧妙的,我们看一下源码:

原来的数据价格Price和成交量,我希望最后读取生成的是一个浮点型数据和整形的数据,这么搞呢,用一个字典来巧妙的更新key即可。

首先我们声明一个自定义的类型转换器field_types;然后循环生成一个可迭代的对象(key,conversion(row[key]);最后更新一下字典里面相同的key,比如row['price']的内容就会被更新了。

看完上面这5招,是不是很惊叹!哇塞原来Python读取csv文件读取还有这么花样啊,其实小编只会其中最简单的第一招。发现越到后面发现招式越精妙,Python的技巧真的好多呀,话不多说,赶紧代码撸起来,吸收一波功力。

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