"Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 35} ] csv_file = open('data.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['name', 'age']) # 写入表头 for item in data: csv_writer.writerow([item['name'], item['age']]) csv_file.clo...
importcsv# 设置CSV文件的字段fields=['name','age','city']# 设置CSV文件的行rows=[]# 遍历字典数据并将其添加到CSV行中foritemindict_data:row=[item['name'],item['age'],item['city']]rows.append(row)# 将CSV数据写入文件withopen('data.csv','w')ascsv_file:csv_writer=csv.writer(csv_file...
csvfile=open('./data.csv','r')reader=csv.reader(csvfile)forrowinreader:print(row) import csv将导入 Python 自带的 csv 模块。csvfile = open('./data.csv', 'r')以只读的形式打开数据文件并存储到变量csvfile中。然后调用 csv 的reader()方法将输出保存在reader变量中,再用 for 循环将数据输出。
'w',newline='')# python3下writer=csv.writer(csvfile,delimiter=',')flag=TrueforlineinjsonData...
解析CSV数据 接下来,我们需要解析CSV数据。在上一步中,我们创建了一个csv_data对象,它实际上是一个可迭代的对象,可以用于遍历CSV文件的每一行数据。我们可以使用next函数来获取CSV文件的标题,并使用for循环遍历剩余的行数据: headers=next(csv_data)# 获取CSV文件的标题data=[]forrowincsv_data:data.append(row)...
csv_writer.writeheader()#表单数据foriinrange(1,11): data={'cname':'','pid':'','keyword':'长沙',#这里输入城市信息'pageIndex': f'{i}','pageSize':'10', }#请求字符串params = {'op':'keyword'} response= requests.post(url=url, params=params, headers=headers, data=data) ...
('input.json', 'r') as f: data = json.loads(f.read()) output = '.'.join([*data[0]]) for obj in data: output += f'\n{obj["Name"]},{obj["age"]},{obj["birthyear"]}' with open("output.csv", 'w') as f: f.write(output) except Exception as ex: print(f'Error:{...
JSON 转换为 CSV 非常方便,只要通过pd.read_json读出JSON数据,再通过 df.to_csv 写入 CSV 即可 importpandasaspd json_path ='data/demo.json'# 加载 JSON 数据withopen(json_path,'r', encoding='utf8')asf:# 解析一个有效的JSON字符串并将其转换为Python字典df = pd.read_json(f.read())print(df....
3.资源占用低:CSV 文件以纯文本形式存储数据,其体积相对较小,便于节省存储空间。 2.3 应用 下面请看具体的例子: 编程要求:按注释要求完成下列文件读写操作。 import reimport csvdef normalize(lines):return [line.replace('\t', ' ') for line in lines]def read_file(file_path):"""读取文本文件内容,并...
from csv import * with open('a.csv', 'r', encoding='utf-8', newline='') as file: dr = DictReader(file, restkey='多余数据', restval='缺失') print(dr.fieldnames) for i in dr: print(i) print(dr.line_num) 运行mai...