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包含python对csv文件的处理的词条

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python解决csv文件用excel打开乱码问题

【问题】

python输出的csv文件用excel打开,里面的中文会变成乱码,但用window下的记事本或mac下的numbers打开就正常显示。

原因是python输出的文件是utf-8编码写入的,excel默认以gbk方式读取,导致乱码发生。

【解决方法1】文件产出时encoding设置为utf-8-sig    

用excel打开csv时,excel会先检查文件的第一个字符,来了解这个文件是什么编码方式,如果这个字符是BOM,excel就知道用utf-8的方式打开这个文件。python自带了处理BOM的编码方式uft-8-sig,因此只需要在文件产出时将encoding设置为utf-8-sig。

如果文件不是由python产出的,只需要以utf-8方式读入再以utf-8-sig方式存储即可

【解决方法2】懒人法,适用只含简体中文的文件

用记事本打开,点击另存为,右下角编码方式选择“ANSI”,这个过程是把这个文件改成gbk编码格式,excel就是默认用gbk方式打开的。

参考: Python写的csv文件,如何让 Excel 双击打开不乱码? - 云+社区 - 腾讯云

对编码格式一窍不通的可以阅读以下网页

python笔记——二进制和文件编码_砍柴姑娘Jourosy的博客-CSDN博客

编码方式之ASCII、ANSI、Unicode概述 - 蓝海人 - 博客园

【简单总结】:

1. 首先需要了解 字符集 和 字符编码 两个概念,字符集定义了字符和二进制的一一对应关系,字符编码规定了如何将字符的编号存储到计算机中。

2. Unicode是字符集,包含了全球文字的唯一编码,utf-8是编码方式,将unicode以某种方式存储到计算机中。

3. 有些字符集和编码是结合在一起的,称作字符集还是编码都无所谓,比如ASCII,GBK

4. ANSI是各个国家地区不同扩展编码方式的总称,互不兼容(可以看出来通用性没有utf好)

5. 不同编码方式在转换时,通常需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode,再从unicode编码(encode)成另一种编码。

python中怎么处理csv文件

什么是CSV

就是内容用逗号隔开,后缀是‘.csv’的文件。它可以被任何一个文本编辑器打开。如果用excel打开,它又可以是这样的:

END

读CSV

典型的可处理的csv文件,通常含有表头,也就是每列的列名。这样一来,每一行的内容就可以被当作是以表头为key的字典。于是可以使用csv定义的类:

class csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)

下面是官方的例子(Python 3)。我们看到,对于csv文件的内容,我们可以通过相应的tag,也就是字典的key来读取。

在实际使用过程中,为了分离代码和方便阅读,可以先把读取的内容转存到列表,随后再根据各个key进行分开处理(针对多列的情况)。

END

写CSV

同样的,写入的也是列表。使用的类:

class csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel', *args, **kwds)

官方例子:我们看到,有专门的函数来写入表头,没有表头数据是无法对应的。需要注意的是,对于下列语句,‘w’需要修改为‘wb’,否则每次写入会有多余空行

with open('names.csv', 'wb') as csvfile

Python csv库整理(部分)

近期,笔者到一些数据竞赛网站进行观察学习,发现很多数据是以csv文件处理的(废话).因而,磨刀不误砍柴工,笔者先对Python的csv库进行学习.

csv模块实现了CSV格式表单数据的读写.这可以以一个兼容Excel的方式读写其数据文件,csv模块中的reader和writer类被用来读写序列化的数据.也可以使用DictReader类和DictWriter类以字典的方式读取数据.

返回一个reader对象,该对象逐行遍历csvfile(文件和列表均适用,但是文件的话应该newline=''.

默认每一行读取一个字符串组成的列表(而非数值,除非修改QUOTE_NONUMERIC).

返回一个writer对象,负责将数据在给定的文件类对象上转换成带分隔符的字符串.csvfile(只要该对象有write()方法,文件的话应该newline=''.)

这两个方法可以把name字符串和dialect关联/脱钩.dialect可以是Dialect的子类,或者fmtparams的关键字参数.

返回一个Dialect对象为name的变种,若其未注册,抛出Error.

返回已经注册的所有变种的 名称

返回当前解析器允许的最大字段大小,如果制定了参数,参数将成为新的最大字段大小.

该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出

fieldname的参数是一个序列sequence [1] ,如果参数缺省,默认第一行的值作为字段名.

如果某一行中的字段多于字段名(比如说约定有5项属性,但是这一行却出现了6个数据),则其余字段将放入列表中,字段名由 restkey 指定(默认为 None)。如果非空白行的字段少于字段名,则缺少的值将用 None 填充。

#其实这玩意应该就跟各种填表里面的备注用法差不多.

3.8中返回的行是dict类型.

该对象操作上类似reader,但是把每行中的信息映射到一个字典,字典的键由fieldnames给出,fieldname参数是不可缺省的.restval用来指定字典缺少键的时候要写入的值.extrasaction用于指定关键键在fieldname中找不到的情况的处理机制.'raise'引发ValueError,而'ignore'则会被忽略.

这个类被用来瑞段csv文件的格式

以下诸类均在括号中标注了在其变种注册表中的名称

定义了Excel生成的csv文件的常规属性.('excel')

定义了Excel生成的,tab分割的csv文件的常规属

性.('excel-tab')

定义了UNIX系统上生成的csv文件的常规属性('unix'):

任意可能发生的csv库函数错误.

参考链接

Python3.8.2文档中关于csv库的相关文档

在python中csv文件没被定义怎么办

典型的可处理的csv文件,通常含有表头,也就是每列的列名。这样一来,每一行的内容就可以被当作是以表头为key的字典。于是可以使用csv定义的类。

我们看到,对于csv文件的内容,我们可以通过相应的tag,也就是字典的key来读取。在实际使用过程中,为了分离代码和方便阅读,可以先把读取的内容转存到列表,随后再根据各个key进行分开处理(针对多列的情况)。

CSV就是内容用逗号隔开,后缀是csv的文件。它可以被任何一个文本编辑器打开。如果用excel打开,它又可以是这样的END读CSV。

开启数据分析的大门-数据收集:Python对文件的操作

简介

我是一名应届经济学毕业生,在学习Python语言的过程中,接触到了数据分析,机器学习和人工智能,并对此特别感兴趣,现在我把整个学习过程记录下来,希望和我有相同兴趣和爱好的朋友们一同成长,期盼着各位专家的指导。

环境介绍

在整个过程当中,将采用Python和Excel,采用Python,是因为Python提供了丰富的开发框架和工具库,使用Excel是因为Excel是使用非常广泛的办公软件,我在Excel里将复杂的算法简单化,使大家快速理解各种难以理解的算法。

在开始之前,我们已经准备好了Anaconda和Excel环境。在这里省略了这个过程。

数据获取将通过tushare开放平台,后面我会介绍和演示如何应用tushare平台。

数据分析流程简介

数据分析是由数据收集开始,收集的数据经过标准化处理和整理后,通过各种算法,进行数据分析,目的是为了总结过去的 历史 数据,在数据趋势上预测未来的走势,同时对现存的环境进行优化。

我们今天先从数据收集开始。

数据收集需要应用到Python对文件的读写操作。

下面这段代码以只读方式采用’UTF-8’编码方式打开当前目录下的text1.txt文件,并输出到屏幕上。操作完毕后,关闭文件。

小贴士:在从tushare平台获取数据时,每个用户会分配到一个key,我们可以把这个key封装到这个文件里。为的是数据安全和便利性。

Python对数据的处理主要是csv文件格式,Excel和数据库。今天我们主要针对csv文件进行操作。为的是尽快开始我们的数据分析之旅。后面在适当的时候,我来完成对Excel和数据库的操作。

Python 读取csv文件有很多种方法,我们这里采用PANDAS库,下面是读取csv文件代码:

下面这段代码先生成数据列表,然后写入csv文件。

好了,到现在为止,Python对数据收集的基础工作就算完成了,Python对文件操作有很多技巧,不是我们这一系列的重点,就不一一介绍了,有兴趣的伙伴可以查阅相关文档。

Python处理Excel文件(csv, xls, xlsx)

Excel文件格式主要有csv,xlsx和xlsx,对于不同的格式,我们使用不同的包来进行处理。

其中, encoding='utf-8-sig' 是为了编码正常可以正确显示中文, spamreader 中的每一个 row 为list格式,可以循环取出每个单元格的值。

结果:

如果csv文件是数据类的,那么使用 pandas 包读写数据会更方便。

结果:

参数:

结果:

参数:

Excel文件有三层对象:工作薄、工作表和三元格,分别对应 openpyxl 包中的workbook、sheet和cell。

注 : openpyxl 功能全面,还支持:合并单元格、数学运算、单元格格式、迭代器 ws.iter_rows() 操作等。

注 : xlrd 打开为只读模式,不可修改。

结果:

结果: