Python读取CSV文件并操作数据示例

本资源是一份Python编程实例文档，主要针对CSV文件的操作，涉及到`csv`模块的使用以及自定义类`CSV_Analyse`中的方法。首先，文档解释了如何导入CSV文件并进行读取。`_read_csv`方法通过`csv.reader`函数打开并读取指定路径的CSV文件，将每一行数据以列表形式返回。在`codes`方法中，对读取的数据进行进一步处理，将每一项元素转换为Unicode格式（编码为'gb10830'），便于后续操作。 `result_list`方法是文档的核心部分，它根据CSV文件中的特定条件对数据进行筛选。通过`all_rows_no_title`变量，跳过表头后遍历文件内容。当发现某一行的第二列包含数字"1"时，该行的第3、4、5个元素被添加到`pm_call`列表中；否则，这些行的第8、9、10、11个元素会被添加到`other_call`列表中。这样，程序根据条件将数据分为了两个不同的处理结果。 文档还提到了`pyExcelerator`库，这是一个用于创建Excel电子表格的Python工具。`creat_xls`函数用于将处理后的数据写入Excel文件，通过`Workbook`对象创建一个新的工作簿，并添加一个名为'ƵĿ'的工作表。它会遍历传入的`call_tuple`（这里应为`pm_call`和`other_call`的元组），按照给定的标题`title`数组设置列标题，然后逐行写入数据，同时调整列宽以便内容清晰显示。 总结来说，这份文档展示了如何使用Python的`csv`模块对CSV文件进行读取和分析，以及如何利用`pyExcelerator`库将分析结果写入Excel文件，适合初学者了解Python数据分析的基本流程和数据处理技巧。通过这段代码，用户可以学习到如何根据不同条件筛选数据、以及如何组织数据结构以便于后续的数据可视化或进一步分析。