⑴ python怎么读入csv文件
在stackoverflow上找到了比较经典的解释，原来 python3里面对 str和bytes类型做了严格的区分，不像python2里面某些函数里可以混用。
所以用python3来写wirterow时，打开文件不要用wb模式，只需要使用w模式，然后带上newline=''。
⑵ 如何用python读入csv文件
class DBI(object):
"""database interface"""
def __init__(self, conn):
"""keep connection"""
self._conn = conn
def store(self, sql, data):
"""store data into database with given sql"""
curr = self._conn.cursor()
curr.executemany(sql, data)
self._conn.commit()
curr.close()
def execute(self, sql, *args, **kwgs):
"""execute sql on database"""
curr = self._conn.cursor()
curr.execute(sql, *args, **kwgs)
self._conn.commit()
curr.close()
⑶ 如何将csv文件中的数据写入python并转换成矩阵以文件形式输出
Python处理csv文件时经常会用到讲csv文件整体读取为一个数组或者矩阵的情况，借助numpy包，可以使用如下代码简洁高效低实现：
[python]view plain
importnumpy
my_matrix=numpy.loadtxt(open("c:\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)
将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现：
[python]view plain
numpy.savetxt('new.csv',my_matrix,delimiter=',')
⑷ python怎么写入csv文件
import pandas as pd#任意的多组列表a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
#字典中的key值即为csv中列名dataframe = pd.DataFrame({'a_name':a,'b_name':b})#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=Truedataframe.to_csv("test.csv",index=False,sep='')1234567891011
a_name b_name0 1 41 2 52 3 61234
同样pandas也提供简单的读csv方法
import pandas as pddata = pd.read_csv('test.csv')12
会得到一个DataFrame类型的data，不熟悉处理方法可以参考pandas十分钟入门
另一种方法用csv包，一行一行写入
import csv
#python2可以用file替代open
with open("test.csv","w") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
#先写入columns_name
writer.writerow(["index","a_name","b_name"])
#写入多行用writerows
writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]])12345678910
index a_name b_name0 1 31 2 32 3 41234
读取csv文件用reader
import csvwith open("test.csv","r") as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile) #这里不需要readlines
for line in reader:
print line
⑸ python中怎么读取csv文件
Python读取CSV文件方法如下：
如下是一个CVS文件
使用Python打开CSV可以直接使用open函数打开，然后使用reader函数读取内容，实现代码如下：
运行结果如下：
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⑹ python怎么读取csv文件
csv文件就是用逗号分隔的文本文件，和文本文件的读取方式相同。
如果csv文件都是数值，想要将其转为列表，可采用如下程序实现：
# csv_file
f=open('abc.txt','r')
lines=f.readlines()
print(lines)
f.close()
list1=[]
for line in lines:
for i in line.split(','):
list1.append(int(i))
print(list1)
⑺ csv文件怎么打开 使用Python读取和写入CSV文件
csv文件本质上是一个文本文件，具体的读取和写入方法有两种：
直接对csv文件进行文件读写操作，每一行是一条记录，按行读取即可，简单代码如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方库中的csv文件读写函数（本质上还是使用python的文件读写方法），如科学计算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函数，其他的一些第三方包里也有，可以自行查询。
两种方法各有优劣，第一种方法的优点就是可控性强，但是代码相对较多，对于python2编码处理很麻烦；第二种方法的优点是代码量小，调用方便，处理编码问题相对容易（在函数中加一个encoding参数即可），但是代码内部比较复杂，可控性较差
⑻ python如何用pandas导入csv文件数据
data['tradeDate']
不是data['tradeData']
datedatedate!!
⑼ python导入csv并利用其中数据画图
昨天手机看的，没看到你发的表格，抱歉。给你写个简单的。
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
# sep这是是分割符，具体看你自己的文件分割是用什么，usecoles是取a,b,c三列
a_b_c = pandas.read_csv("这里写你的文件地址", sep="\t", usecols=[1,2,3])
# 取c在3000到10000的行
a = a_b_c[(a_b_c['c']>=3000) & (a_b_c['c']<=10000)]
a_col = a["a"]
b_col = a["b"]
plt.scatter(a_col, b_col)
plt.show()
流程大概是这样，具体需要细化的地方看官方文档或者网络查询。
⑽ python 怎么把csv中的数据写入列表
使用pandas读取的方法是
pandas.to_csv()
得到的结果是dataframe格式，再用numpy库转一下
具体代码:
import pandas as pd
import numpy as np
file_content = pd.to_csv(r'C:\新建文件夹\result123.csv')
row = np.array(file_content)
lx = row.tolist()