python用csv写入文件后，用pandas读取。写出代码

当使用CSV写入文件后，可以使用Pandas库中的read_csv()函数读取文件。下面是一个简单的示例代码：

import csv
import pandas as pd

# 写入CSV文件
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'Gender'])
    writer.writerow(['Alice', 25, 'Female'])
    writer.writerow(['Bob', 30, 'Male'])
    writer.writerow(['Charlie', 35, 'Male'])

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('output.csv')
print(df)

在这个例子中，我们首先使用CSV库的writer对象将数据写入到output.csv文件中。然后，我们使用Pandas库的read_csv()函数读取该文件，并将其存储在一个名为df的Pandas DataFrame对象中。最后，我们打印出DataFrame对象以查看结果。

注意，当写入CSV文件时，需要指定newline=''参数来避免写入空行。另外，当读取CSV文件时，Pandas库会自动将文件中的第一行作为列名，因此我们不需要手动指定列名。

相关问题

python pandas读取csv文件

好的，以下是使用Python Pandas读取CSV文件的基本步骤：

1. 导入 Pandas 模块：

   import pandas as pd

2. 使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件：

   df = pd.read_csv('file_path.csv')

其中，`file_path.csv` 是要读取的 CSV 文件的路径和文件名，`df` 是一个 Pandas DataFrame 对象，可以用来操作数据。

3. 可以通过 `head()` 方法查看 DataFrame 的前几行数据：

   print(df.head())

4. 可以通过 `shape` 属性获取 DataFrame 的行数和列数：

   print(df.shape)

输出结果为一个元组，第一个元素为行数，第二个元素为列数。

5. 可以通过列名或索引访问 DataFrame 中的数据：

   print(df['column_name'])

或

   print(df.iloc[row_index, col_index])

其中，`column_name` 是要访问的列名，`row_index` 和 `col_index` 分别是要访问的行索引和列索引。

6. 可以通过 `to_csv()` 方法将 DataFrame 对象写入 CSV 文件：

   df.to_csv('file_path.csv', index=False)

其中，`index=False` 表示不将 DataFrame 的行索引写入 CSV 文件。

希望这可以帮到你！

python如何从csv文件中抽出一列并去重后写入一个csv文件中？使用pandas

使用pandas进行csv文件的读写操作非常方便，具体步骤如下：

1. 使用pandas读取原始的csv文件，并读取需要抽取的列，并将其存储到一个Series对象中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('original.csv')
column = df['column_name'].unique()  # 假设需要抽取名为'column_name'的列

2. 对Series对象进行去重操作。

column = column.drop_duplicates()

3. 将去重后的数据写入目标csv文件中。

column.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

完整代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('original.csv')
column = df['column_name'].unique()  # 假设需要抽取名为'column_name'的列

column = column.drop_duplicates()

column.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

需要注意的是，在将Series对象写入csv文件时，应该使用`to_csv`方法，并设置`index=False`和`header=False`参数，这样可以避免写入的数据中出现多余的行和列。