data = pd.read_csv(filename, encoding='UTF-8') # 指定编码格式，如UTF-8 print(data)```在这段代码中，我们首先导入了Pandas库，然后通过input函数获取用户输入的文件名。接着，使用read_csv()函数读取CSV文件，并指定编码格式为UTF-8。最后，打印出读取到的数据，以便进行进一步的分析和处理。
# 写入 CSV 文件 with open('output.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as outfile: writer = csv.writer(outfile) writer.writerows(data)代码解析:import csv:导入 Python 的 csv 模块,该模块提供了读取和写入 CSV 文件的功能。 with open('input.csv', mode='r', newline='', ...
Pandas的read_csv()函数可以用来导入CSV文件,基本语法如下:pandas.read_csv(filepath_or_buffer)下面是一个使用Pandas导入CSV文件的示例: import pandas as pd # 导入CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') 优点:使用Pandas导入CSV文件更为灵活,可以方便地处理具有复杂数据结构的文件,如包含多行标题、注释或特定...
3、写入CSV文件1 import csv 2 3 data2 = [ 4 ['Name', 'Age', 'Email'], 5 ['Jobs', '20', 'jobs@example.com'], 6 ['cook', '35', 'cook@example.com'] 7 ] 8 9 with open('data2.csv', 'w', newline='') as file: 10 writer = csv.writer(file) 11 writer.writerows(da...
pip install csv 1. 接下来,我们将创建一个名为data.csv的CSV文件,其中包含以下数据: category,value A,10 B,20 C,30 D,40 1. 2. 3. 4. 5. 现在,我们可以使用以下代码导入CSV文件数据并打印出来: importcsvwithopen('data.csv','r')asfile:reader=csv.reader(file)forrowinreader:print(row) ...
```python import csv # 创建 CSV 写入器 with open('data.csv', mode='w', newline='') as csvfile:# 创建 CSV 写入器 writer = csv.writer(csvfile)# 写入数据 writer.writerow(['Name', 'Age', 'Score'])writer.writerow(['Alice', 20, 90])writer.writerow(['Bob', 21, 85])```在...
1. 读取 CSV 文件要读取 CSV 文件,可以使用 csv.reader 对象。以下是一个简单的示例:实例 import csv # 打开 CSV 文件 with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file: # 创建 csv.reader 对象 csv_reader = csv.reader(file) # 逐行读取数据 for row in csv_reader: print(row)...
1importcsv2importpytest345defget_csv_data():6'''7@return: csv_list 返回列表8'''9withopen('test.csv')asf:10csv_list=[]11lst=csv.reader(f)#csv.reader返回的是列表,可以对列表进行遍历12forrowinlst:13csv_list.append(row)14returncsv_list151617@pytest.mark.parametrize('name,age,six',get_...
首先,需要导入csv模块。 importcsv 1. 然后,打开CSV文件。 withopen('data.csv','r')asfile:csv_data=csv.reader(file) 1. 2. 接下来,可以使用csv_data来迭代读取CSV文件的每一行数据。 forrowincsv_data:# 处理每一行的数据pass 1. 2. 3. ...