python处理CSV文件（读取、写入、数据集成）

写在前面：

本文是在个人学习实践中总结，如有类似需要，仅供参考。

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• 循环获取指定列的单个数据，处理后保存到列表中

import csv
import geohash
jingdu=[]
weidu=[]
Value=[]
def read_csv():
    with open("train.csv",'r') as fp:
        reader=csv.DictReader(fp)
        for x in reader:
            # 获取geohashed_end_loc列中的数据并存储到列表中
            value=x['geohashed_end_loc'] #geohashed_end_loc为CSV文件其中一个列名
            Value.append(value) 
            #对数据进行处理，并存储到列表中
            location1 = geohash.decode(value) 
            jingdu.append(location1[0])
            weidu.append(location1[1])
read_csv()

• 获取指定列的全部数据保存到列表中

import pandas as pd
df = pd.read_csv('工作簿1.csv') 
value=df[['姓名', '学院', '学号', '联系方式']]  #CSV文件中的列名
# 把series转换成list：方法1 df['a'].values.tolist() 方法2：df['a'].tolist()
a=value['姓名'].values.tolist()
print(a)

• 向CSV中写入数据

import pandas as pd    
#字典中的key值即为csv中列名
dataframe = pd.DataFrame({'标题1':jingdu,'标题2':weidu})   #jingdu、weidu为数据列表
#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=True
dataframe.to_csv("train2.csv",index=True,sep=',')

• 向CSV中追加行

import csv
#对csv文件进行写入 *** 作，mode="w"表示 *** 作模式为只写，如文件不存在则自动创建文件覆盖写入
with open(r"2.csv",mode="w",newline="",encoding="utf8") as cf:
    wf=csv.writer(cf)
    wf.writerow(["name", "money"])  #写入标题行
    data = [['lili','10'],['lili','115'],['lili','20']]
    for i in data:
        wf.writerow(i)
#末尾追加写入，文件必须已存在
with open(r"2.csv",mode="a",newline="",encoding="utf8") as cfa:
    wf = csv.writer(cfa)
    data2 = [['lili','10']]
    for i in data2:
        wf.writerow(i)

• 向CSV中追加列

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv(r'2.csv')   #打开一个csv，得到data对象
data['追加'] = data1 #将data1列表数据插入新列
data.to_csv(r"3.csv",mode = 'a',index =False)
#保存到csv,  mode=a，以追加模式写入,hreade表示列名，默认为true,index表示行名，默认为true，再次写入不需要行名

• CSV数据集成

import pandas as pd
df = pd.read_csv('工作簿1.csv') #包含列名： '姓名', '学院', '学号', '联系方式', '贫困生'
dd = pd.read_csv('2.csv')  #包含列名： '姓名', '值班节数'
data = pd.merge( dd, df,on=['姓名'], how='left')  # pandas csv表左连接  dd df 谁在前以谁为准，“姓名”为公共列名
data = data[['姓名', '学院', '学号', '联系方式', '贫困生', '值班节数']]
# pandas写入表格数据
data.to_csv(r'data2.csv', encoding='utf-8-sig')