pd.read_csv 以文本读入列
时间: 2024-10-25 07:15:40 浏览: 0
`pd.read_csv()` 是 pandas 库中的一个函数,用于从 CSV 文件读取数据并将其转换为 DataFrame 对象,这是一种在 Python 中处理表格数据常用的数据结构。当你使用这个函数读取 CSV 文件时,每一行通常对应 DataFrame 的一条记录,而每列则表示文件中的一个变量。
默认情况下,`read_csv()` 会自动识别逗号(``,`)作为分隔符,并将第一行解析为列名。例如:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('file.csv')
```
如果你想指定其他分隔符(如制表符、分号等),可以添加 `delimiter` 参数,如:
```python
data = pd.read_csv('file.txt', delimiter='\t') # 使用制表符作为分隔符
```
如果某些列应被解析为特定的类型(如日期、数字等),可以在 `parse_dates` 或 `dtype` 参数中指定。另外,还可以通过 `header` 参数控制是否将第一行视为列名,以及 `usecols` 参数选择需要读取的列。
相关问题
“”“打开文件”“” workbook1 = load_workbook(self.file_path1) worksheet1 = workbook1[‘采购计划模板’],用openpyxl的load_workbook可以写入吗?
`load_workbook` 是 `openpyxl` 库中的一个函数,用于读取 Excel 文件(`.xlsx` 或 `.xls` 格式)。在这个例子中:
```python
workbook1 = load_workbook(self.file_path1)
worksheet1 = workbook1['采购计划模板']
```
`workbook1` 变量加载了指定路径 `self.file_path1` 下的 Excel 工作簿,而 `worksheet1` 则是从这个工作簿中选择名为 '采购计划模板' 的工作表。
关于写入,`load_workbook` 方法本身并不支持直接写入数据。如果你想要修改或创建一个新的 Excel 文件,你需要使用 `Workbook` 类的实例方法,比如 `create_sheet()` 来添加新的工作表,然后使用 `cell`、`row`、`write()` 等方法来写入单元格数据。
例如,如果你想往新的工作表写入数据,你可以这样做:
```python
# 假设你想写入的数据为字典,键是列标题,值是行数据
data_to_write = {
'日期': '2022-01-01',
'供应商': 'Company A'
}
# 创建新工作表
new_sheet = workbook1.create_sheet('New Sheet')
# 写入数据
for header, value in data_to_write.items():
new_sheet.cell(row=1, column=new_sheet.max_column + 1, value=header) # 写入列标题
new_sheet.cell(row=2, column=1, value=value) # 写入数据
# 保存更改
workbook1.save(self.file_path1)
```
记住,`save()` 方法用来保存整个工作簿的更新,包括新建的工作表。
python写入csv文件追加写入列
可以使用`csv`模块中的`writer`对象的`writerow`方法追加写入列数据。具体实现如下:
```
import csv
# 打开文件,如果文件不存在则创建
with open('file.csv', 'a', newline='') as f:
# 创建writer对象
writer = csv.writer(f)
# 写入列数据
writer.writerow(['data1', 'data2', 'data3'])
```
其中,`newline=''`参数是为了避免写入csv文件时出现空行的问题。
如果要写入多行数据,可以使用`writerows`方法,例如:
```
import csv
# 数据
data = [
['data1', 'data2', 'data3'],
['data4', 'data5', 'data6']
]
# 打开文件,如果文件不存在则创建
with open('file.csv', 'a', newline='') as f:
# 创建writer对象
writer = csv.writer(f)
# 写入多行数据
writer.writerows(data)
```
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