writer.writerow(['Column1', 'Column2', 'Column3']) # 写入表头 else: row[1] = 'ModifiedData' # 修改第二列数据 writer.writerow(row) 在这个示例中,我们使用迭代器逐行读取large_input.csv文件,并在写入large_output.csv文件时修改第二列的数据。 2、使用分块读取和写入数据 另一个处理大型CSV文件...
write_csv(data, 'output_custom.csv') 在这个示例中,我们定义了一个名为write_csv的函数,该函数接收一个包含数据的字典和输出文件名作为参数。然后,通过writer.writerow(data.keys())写入列名,通过writer.writerows(zip(*data.values()))写入数据。 4.2 自定义读取和写入函数 我们还可以编写自定义函数来读取现...
在Python中,我们可以使用`csv`模块来向CSV文件的特定列写入列表数据。下面是一个完整的示例代码: ```python import csv def write_to_csv(filena...
reader函数,接收一个可迭代的对象(比如csv文件),能返回一个生成器,就可以从其中解析出csv的内容: 比如下面的代码可以读取csv的全部内容,以行为单位:import csv import csv with open('enrollments.csv', 'rb') asf: reader =csv.reader(f) enrollments = list(reader) import csv with open('enrollments.csv'...
写入新的csv中 代码如下: 1 2 3 4 5 with open(save_path+CsvFile[leng],'wt',encoding='utf-8',newline='') as newfile: writer = csv.writer(newfile) for col,hist in zip(column, hist_column): writer.writerow([col, hist]) newfile.close() 注意的问题: 采用的写入函数为writer.writero...
导入csv模块: python import csv 读取目标CSV文件到内存中: python filename = 'data.csv' with open(filename, 'r', newline='') as file: reader = csv.reader(file) data = list(reader) 定位到需要写入的列: 假设我们要写入第二列(列索引为1): python column_index = 1 写入数据到指定列:...
csv.writer(fileobj [, dialect='excel'][optional keyword args])返回DictWriter类 csv.reader(iterable [, dialect='excel'][,optional keyword args])返回DictRead类 csv.writer(csvfile.csv).writerow(rowdict) csv.DictWriter.writerow() csv.DictWriter.writeheader() ...
在这一步中,我们首先需要导入Python的csv库,然后使用open函数打开一个名为data.csv的CSV文件,并选择写入模式。同时,newline=''参数可以避免写入CSV文件时产生多余的空行。 步骤二:写入数据 # 写入第一列数据data_column1=['apple','banana','orange']writer.writerow(data_column1)# 写入第二列数据data_column...
column_index = 1 # 指定要更新的列索引 new_data = [['new_value' if i == column_index else cell for i, cell in enumerate(row)] for row in data] # 将更新后的数据写回CSV文件 with open('data.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(new_...
import csv # 读取CSV文件 with open('input.csv', 'r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) data = list(reader) # 转置数据 transposed_data = list(zip(*data)) # 重塑数据 reshaped_data = {} for index, column in enumerate(transposed_data): ...