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首页/Python 100 天/23.Python读写CSV文件

课程目录

  1. 0101.初识Python
  2. 0202.第一个Python程序
  3. 0303.Python语言中的变量
  4. 0404.Python语言中的运算符
  5. 0505.分支结构
  6. 0606.循环结构
  7. 0707.分支和循环结构实战
  8. 0808.常用数据结构之列表-1
  9. 0909.常用数据结构之列表-2
  10. 1010.常用数据结构之元组
  11. 1111.常用数据结构之字符串
  12. 1212.常用数据结构之集合
  13. 1313.常用数据结构之字典
  14. 1414.函数和模块
  15. 1515.函数应用实战
  16. 1616.函数使用进阶
  17. 1717.函数高级应用
  18. 1818.面向对象编程入门
  19. 1919.面向对象编程进阶
  20. 2020.面向对象编程应用
  21. 2121.文件读写和异常处理
  22. 2222.对象的序列化和反序列化
  23. 2323.Python读写CSV文件
  24. 2424.Python读写Excel文件-1
  25. 2525.Python读写Excel文件-2
  26. 2626.Python操作Word和PowerPoint文件
  27. 2727.Python操作PDF文件
  28. 2828.Python处理图像
  29. 2929.Python发送邮件和短信
  30. 3030.正则表达式的应用
  31. 3131.Python语言进阶
  32. 3232-33.Web前端入门
  33. 3334-35.玩转Linux操作系统
  34. 3436.关系型数据库和MySQL概述
  35. 3537.SQL详解之DDL
  36. 3638.SQL详解之DML
  37. 3739.SQL详解之DQL
  38. 3840.SQL详解之DCL
  39. 3941.MySQL新特性
  40. 4042.视图、函数和过程
  41. 4143.索引
  42. 4244.Python接入MySQL数据库
  43. 4345.Hive实战
  44. 4446.Django快速上手
  45. 4547.深入模型
  46. 4648.静态资源和Ajax请求
  47. 4749.Cookie和Session
  48. 4850.制作报表
  49. 4951.日志和调试工具栏
  50. 5052.中间件的应用
  51. 5153.前后端分离开发入门
  52. 5254.RESTful架构和DRF入门
  53. 5355.RESTful架构和DRF进阶
  54. 5456.使用缓存
  55. 5557.接入三方平台
  56. 5658.异步任务和定时任务
  57. 5759.单元测试
  58. 5860.项目上线
  59. 5961.网络数据采集概述
  60. 6062.用Python获取网络资源-1
  61. 6162.用Python解析HTML页面-2
  62. 6263.并发编程在爬虫中的应用
  63. 6363.Python中的并发编程-1
  64. 6463.Python中的并发编程-2
  65. 6563.Python中的并发编程-3
  66. 6664.使用Selenium抓取网页动态内容
  67. 6765.爬虫框架Scrapy简介
  68. 6866.数据分析概述
  69. 6967.环境准备
  70. 7068.NumPy的应用-1
  71. 7169.NumPy的应用-2
  72. 7270.NumPy的应用-3
  73. 7371.NumPy的应用-4
  74. 7472.深入浅出pandas-1
  75. 7573.深入浅出pandas-2
  76. 7674.深入浅出pandas-3
  77. 7775.深入浅出pandas-4
  78. 7876.深入浅出pandas-5
  79. 7977.深入浅出pandas-6
  80. 8078.数据可视化-1
  81. 8179.数据可视化-2
  82. 8280.数据可视化-3
  83. 8381.浅谈机器学习
  84. 8482.k最近邻算法
  85. 8583.决策树和随机森林
  86. 8684.朴素贝叶斯算法
  87. 8785.回归模型
  88. 8886.K-Means聚类算法
  89. 8987.集成学习算法
  90. 9088.神经网络模型
  91. 9189.自然语言处理入门
  92. 9290.机器学习实战
  93. 9391.团队项目开发的问题和解决方案
  94. 9492.Docker容器技术详解
  95. 9593.MySQL性能优化
  96. 9694.网络API接口设计
  97. 9795.使用Django开发商业项目
  98. 9896.软件测试和自动化测试
  99. 9997.电商网站技术要点剖析
  100. 10098.项目部署上线和性能调优
  101. 10199.面试中的公共问题
  102. 102100.补充内容
第 23 课1 天

23.Python读写CSV文件

CSV(Comma Separated Values)全称逗号分隔值文件是一种简单、通用的文件格式,被广泛的应用于应用程序(数据库、电子表格等)数据的导入和导出

课程内容

Python读写CSV文件

CSV 文件介绍

CSV(Comma Separated Values)全称逗号分隔值文件是一种简单、通用的文件格式,被广泛的应用于应用程序(数据库、电子表格等)数据的导入和导出以及异构系统之间的数据交换。因为 CSV 是纯文本文件,不管是什么操作系统和编程语言都是可以处理纯文本的,而且很多编程语言中都提供了对读写 CSV 文件的支持,因此 CSV 格式在数据处理和数据科学中被广泛应用。

CSV 文件有以下特点:

  1. 纯文本,使用某种字符集(如 ASCII、Unicode、GB2312等);
  2. 由一条条的记录组成(典型的是每行一条记录);
  3. 每条记录被分隔符(如逗号、分号、制表符等)分隔为字段(列);
  4. 每条记录都有同样的字段序列。

CSV 文件可以使用文本编辑器或类似于 Excel 电子表格这类工具打开和编辑,当使用 Excel 这类电子表格打开 CSV 文件时,你甚至感觉不到 CSV 和 Excel 文件的区别。很多数据库系统都支持将数据导出到 CSV 文件中,当然也支持从 CSV 文件中读入数据保存到数据库中,这些内容并不是现在要讨论的重点。

将数据写入 CSV 文件

现有五个学生三门课程的考试成绩需要保存到一个 CSV 文件中,要达成这个目标,可以使用 Python 标准库中的csv模块,该模块的writer函数会返回一个csvwriter对象,通过该对象的writerow或writerows方法就可以将数据写入到 CSV 文件中,具体的代码如下所示。

import csv
import random

with open('scores.csv', 'w') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['姓名', '语文', '数学', '英语'])
    names = ['关羽', '张飞', '赵云', '马超', '黄忠']
    for name in names:
        scores = [random.randrange(50, 101) for _ in range(3)]
        scores.insert(0, name)
        writer.writerow(scores)

生成的 CSV 文件的内容。

姓名,语文,数学,英语
关羽,98,86,61
张飞,86,58,80
赵云,95,73,70
马超,83,97,55
黄忠,61,54,87

需要说明的是上面的writer函数,除了传入要写入数据的文件对象外,还可以dialect参数,它表示 CSV 文件的方言,默认值是。除此之外,还可以通过、、参数来指定分隔符(默认是逗号)、包围值的字符(默认是双引号)以及包围的方式。其中,包围值的字符主要用于当字段中有特殊符号时,通过添加包围值的字符可以避免二义性。大家可以尝试将上面第5行代码修改为下面的代码,然后查看生成的 CSV 文件。

excel
delimiter
quotechar
quoting
writer = csv.writer(file, delimiter='|', quoting=csv.QUOTE_ALL)

生成的 CSV 文件的内容。

"姓名"|"语文"|"数学"|"英语"
"关羽"|"88"|"64"|"65"
"张飞"|"76"|"93"|"79"
"赵云"|"78"|"55"|"76"
"马超"|"72"|"77"|"68"
"黄忠"|"70"|"72"|"51"

从 CSV 文件读取数据

如果要读取刚才创建的 CSV 文件,可以使用下面的代码,通过csv模块的reader函数可以创建出csvreader对象,该对象是一个迭代器,可以通过next函数或for-in循环读取到文件中的数据。

import csv

with open('scores.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter='|')
    for data_list in reader:
        print(reader.line_num, end='\t')
        for elem in data_list:
            print(elem, end='\t')
        print()

注意:上面的代码对csvreader对象做for循环时,每次会取出一个列表对象,该列表对象包含了一行中所有的字段。

总结

将来如果大家使用Python做数据分析,很有可能会用到名为pandas的三方库,它是Python数据分析的神器之一。pandas中封装了名为read_csv和to_csv的函数用来读写 CSV 文件,其中read_csv会将读取到的数据变成一个DataFrame对象,而DataFrame就是pandas库中最重要的类型,它封装了一系列用于数据处理的方法(清洗、转换、聚合等);而to_csv会将DataFrame对象中的数据写入 CSV 文件,完成数据的持久化。read_csv函数和to_csv函数远远比原生的csvreader和csvwriter强大。

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