Lesen und Schreiben von CSV mit Python

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.

** 1. Lesen **

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.

** 2. Schreiben **

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()

** 3. Verwendung von Pandas ** (empfohlen)

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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