一、csv文件的写入

情况一（解法一）：将列表存储为csv文件。列表的每一项代表csv文件的一行。

　　列表中的每一项包含多个属性。list=[[属性1，属性2，属性3，……]，[属性1，属性2，属性3，……]，[属性1，属性2，属性3，……]，……]。

　　(1)导入python编程需要的包；

　　 import pandas as pd 

　　(2)如需对列表中的属性列进行命名，进行一下操作：

　　 列名=[属性1名称，属性2名称，属性3名称，……] 

　　(3)将已知列表和定义的列名进行整合

　　 dataframe=pd.DataFrame(columns=列名,data=list) 

　　(4)将整合的数据写入csv文件

　　 4 dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',') 

　　代码整合如下：

import pandas as pd列名=[属性1名称,属性2名称,属性3名称,……] dataframe=pd.DataFrame(columns=列名,data=list) dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')

 

情况一（解法二）

fo=open('文件位置/文件名.csv','w') for data in list:　　fo.write(','.join(data)+'\n') fo.close()

 

情况二：将多个属性列存入csv文件。每一个属性列代表csv文件的一列。

　　属性列表1=[属性值a，属性值b，属性值c，……]，属性列表2=[属性值A，属性值B，属性值C，……]，……

　　(1)导入python编程需要的包；

　　 1 import pandas as pd 

　　(2)数据整合：

　　 dataframe=pd.DataFrame({“属性名称1”:属性列表1,"属性名称2":属性列表2,……}) 

　　(3)将整合的数据写入csv文件

　　 dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',') 

 　　代码整合如下：

import pandas as pddataframe=pd.DataFrame({“属性名称1”:属性列表1,"属性名称2":属性列表2,……}) dataframe.to_csv('文件位置/文件名.csv',index=False,sep=',')

二、 csv文件的读取

1、情况一：将文件中的数据一次性读取到矩阵中，根据文件路径进行更改“test.csv”

import numpy  my_matrix = numpy.loadtxt(open("test.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

2、情况二：

import csv with open('test.csv','r') as f: reader=csv.reader(f) 　　for data in reader: 　　　　print(data)　　　　

3、情况三：

import csvcsv_reader=csv.reader(open('test.csv',encoding='utf-8'))for row in csv_reader:    print(row)