在reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age'])中添加参数fieldnames=['new_id','new_name','new_age']用来指定键。 示例代码2: import csv f = open('sample','r',encoding='utf8') # 通过fieldnames参数指定字段
reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: try: age = int(row['Age']) # 尝试将'Age'列转换为整数 except ValueError: print(f"错误数据:{row['Age']} 不是一个有效的整数。") continue # 如果转换失败,跳过当前迭代,不将该行添加到数据集中 except KeyError: print(f"错误数据:'Age'...
CSV库是Python中用于处理逗号分隔值(CSV)文件的标准库。它提供了一种简单的方式来读取和写入CSV文件。在CSV库中,writerow()函数用于将一行数据写入CSV文件。 当writerow()函数抛出KeyError异常时,意味着在写入CSV文件时发生了键错误。这通常是由于尝试写入的数据中包含了CSV文件的列名(键),而这些列名在CSV文件的表头...
列名不匹配:如果CSV文件的列名与预期不符,可能会导致KeyError。解决方法是检查CSV文件的列名,并确保它们与代码中的键匹配。 数据类型转换:CSV文件中的某些字段可能是数字或日期,需要转换为适当的Python数据类型。可以使用csv.DictReader的fieldnames参数来指定列的数据类型。
importcsvclassAutoVivification(dict):def__getitem__(self, item):try:returndict.__getitem__(self, item)exceptKeyError:value = self[item] =type(self)()returnvaluedefmain():d = AutoVivification()filename ='student.csv'withopen(filename,'r')asf:reader = csv.reader(f, delimiter=',')next...
该代码示例从使用'|'定界符的 CSV 文件读取并显示数据。 $ ./read_csv2.py pen cup bottle chair book tablet 这是示例的输出。 Python CSV DictReader csv.DictReader类的操作类似于常规读取器,但会将读取的信息映射到字典中。 字典的键可以使用fieldnames参数传入,也可以从 CSV 文件的第一行推断出来。 $ ...
my_dict = defaultdict(int) my_dict['a'] += 1 print(my_dict) 输出: defaultdict(<class 'int'>, {'a': 1}) 在这个例子中,defaultdict创建了一个带有默认值为0的字典,因此当我们访问一个不存在的键时,它不会抛出KeyError,而是返回默认值。
reader = csv.DictReader(file) for row in reader: data.append(row) return data 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2. 对IP地址进行排序 读取IP地址后,我们需要对它们进行排序。Python的内置函数sorted()可以很方便地对列表进行排序。以下是对IP地址进行排序的代码示例: ...
注意虽然多余的键可以用restkey指定的键接收,但是却无法通过索引打印出来,也就是执行print(line["hobby"])的话就会报错KeyError: 'hobby'。 使用csv.DictReader()之restval参数 如果读取的行具有比键名序列更少的值,此时剩余的键则会使用可选参数restval中的值。此时我们修改sample文件多添加一列数据。
1)、csv.reader(文件对象) — 读数据的时候每一行内容对应一个列表(返回值是包含文件每行内容的迭代器) reader = csv.reader(f_read) print(next(reader)) #['id', 'name', 'birthday', 'company', 'score'] 1. 2. 2)、csv.DictReader(文件对象) — 读数据的时候每一行内容对应一个字典将文件第一...