Ein Memo zum Lesen und Schreiben von CSV-Dateien mit Python. [** 3. Methode von Pandas **](http://qiita.com/okadate/items/c36f4eb9506b358fb608#3-pandas%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86%E5% A0% B4% E5% 90% 88% E3% 81% 8A% E3% 81% 99% E3% 81% 99% E3% 82% 81) wird empfohlen.
2014/07/28 Hinzufügen von Lesen (Pandas).
2014/11/28 Fassen Sie den Fall der Verwendung von Pandas zusammen.
Verwenden Sie die Anweisung "with" unter Bezugnahme auf Python-Dokumentation.
import csv
with open('some.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
header = next(reader) #Wenn Sie die Kopfzeile überspringen möchten
for row in reader:
print row #Kann Zeile für Zeile erhalten werden
Es kann wie folgt gelesen werden, ohne die Anweisung "with" zu verwenden.
import csv
f = open('some.csv', 'r')
reader = csv.reader(f)
header = next(reader)
for row in reader:
print row
f.close()
Fügen Sie in diesem Fall eine "close" -Anweisung hinzu.
Die "with" -Anweisung wird auch zum Schreiben verwendet.
import csv
with open('some.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f, lineterminator='\n') #Zeilenvorschubcode (\n) angegeben ist
writer.writerow(list) #Für Liste (eindimensionales Array)
writer.writerows(array2d) #Sie können auch ein zweidimensionales Array schreiben
Wie beim Lesen ist es OK ohne "mit".
import csv
f = open('some.csv', 'w')
writer = csv.writer(f, lineterminator='\n')
writer.writerow(list)
writer.writerows(array2d)
f.close()
Lesen mit Pandas ist ordentlich und oft bequem.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('some.csv')
print df # show all column
print df['A'] # show 'A' column
Der gelesene DataFrame ist einfach zu schreiben.
df.to_csv('some2.csv')
Informationen zur Verwendung finden Sie unter ** Zusammenfassung der häufig verwendeten Grammatik in Pandas ** @okadate --Qiita.
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