PythonCSV写入带引号数据的解决方法

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《Python CSV写入引号问题解决方法》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

本文旨在解决在使用Python的csv.writer模块时，输出CSV文件内容被双引号包裹的问题。通过详细的代码示例和参数解释，展示如何正确设置csv.reader和csv.writer的参数，避免不必要的引号，并提供一个完整的解决方案，用于在指定CSV列中替换字符串。

问题背景

在使用Python的csv模块处理CSV文件时，有时会遇到csv.writer自动将数据用双引号包裹的情况，这通常是由于默认的quoting参数设置导致的。 如果不希望输出的CSV文件中包含这些额外的引号，就需要对csv.writer和csv.reader的参数进行适当的调整。

解决方案

核心在于正确配置csv.reader和csv.writer的参数，特别是delimiter、quotechar、escapechar和quoting。

关键参数解析

• delimiter: 指定字段之间的分隔符。 默认为逗号 (,)。

• quotechar: 指定包围含有特殊字符（例如 delimiter）的字段的字符。 默认为双引号 (")。

• escapechar: 用于转义 quotechar 的字符。

• quoting: 控制何时应用引号。 常用的选项包括：

  • csv.QUOTE_ALL: 引用所有字段。
  • csv.QUOTE_MINIMAL: 只引用包含 delimiter、quotechar 或 lineterminator 等特殊字符的字段。 这是默认选项。
  • csv.QUOTE_NONNUMERIC: 引用所有非数字字段。
  • csv.QUOTE_NONE: 不引用任何字段。 当使用此选项时，必须同时指定 escapechar，以便转义 delimiter。

代码示例

以下代码展示了如何使用csv.reader和csv.writer，并禁用引号，以及如何在指定列中替换字符串：

import csv, io
import os, shutil

result = {}

csv_file_path = 'myreport.csv'

columns_to_process = ['money1', 'money2']

string_to_be_replaced = "."

string_to_replace_with = ","

mydelimiter =  ";"

# check file existence
if not os.path.isfile(csv_file_path):
    raise IOError("csv_file_path is not valid or does not exists: {}".format(csv_file_path))

# check the delimiter existence
with open(csv_file_path, 'r') as csvfile:
    first_line = csvfile.readline()
    if mydelimiter not in first_line:
        delimiter_warning_message = "No delimiter found in file first line."
        result['warning_messages'].append(delimiter_warning_message)

# count the lines in the source file
NOL = sum(1 for _ in io.open(csv_file_path, "r"))

if NOL > 0:

    # just get the columns names, then close the file
    #-----------------------------------------------------
    with open(csv_file_path, 'r') as csvfile:
        columnslist = csv.DictReader(csvfile, delimiter=mydelimiter)      
        list_of_dictcolumns = []
        # loop to iterate through the rows of csv
        for row in columnslist:
            # adding the first row
            list_of_dictcolumns.append(row)
            # breaking the loop after the
            # first iteration itself
            break  

    # transform the colum names into a list
    first_dictcolumn = list_of_dictcolumns[0]        
    list_of_column_names = list(first_dictcolumn.keys())
    number_of_columns = len(list_of_column_names)

    # check columns existence
    #------------------------
    column_existence = [ (column_name in list_of_column_names ) for column_name in columns_to_process ]

    if not all(column_existence):
        raise ValueError("File {} does not contains all the columns given in input for processing:\nFile columns names: {}\nInput columns names: {}".format(csv_file_path, list_of_column_names, columns_to_process))


    # determine the indexes of the columns to process
    indexes_of_columns_to_process = [i for i, column_name in enumerate(list_of_column_names) if column_name in columns_to_process]

    print("indexes_of_columns_to_process: ", indexes_of_columns_to_process)

    # build the path of a to-be-generated duplicate file to be used as output
    inputcsv_absname, inputcsv_extension = os.path.splitext(csv_file_path)
    csv_output_file_path = inputcsv_absname + '__output' + inputcsv_extension

    # define the processing function
    def replace_string_in_columns(input_csv, output_csv, indexes_of_columns_to_process, string_to_be_replaced, string_to_replace_with):

        number_of_replacements = 0

        with open(input_csv, 'r', newline='') as infile, open(output_csv, 'w', newline='') as outfile:
            reader = csv.reader(infile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='\\')
            writer = csv.writer(outfile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='\\')

            row_index=0

            for row in reader:              

                for col_index in indexes_of_columns_to_process:

                    # break the processing when empty lines at the end of the file are reached
                    if len(row) == 0:
                        break

                    cell = row[col_index]
                    columns_before = row[:col_index]
                    columns_after = row[(col_index + 1):]

                    print("col_index: ", col_index)
                    print("row: ", row)
                    print("cell: ", cell)

                    if string_to_be_replaced in cell and row_index != 0:                        
                        # do the substitution in the cell
                        cell = cell.replace(string_to_be_replaced, string_to_replace_with)
                        number_of_replacements = number_of_replacements + 1
                        print("number_of_replacements: ", number_of_replacements)

                    #   # sew the row up agian
                        row_replaced = columns_before + [ cell ] + columns_after

                        row = row_replaced


                # write / copy the row in the new file
                writer.writerow(row)
                print("written row: ", row, "index: ", row_index)

                row_index=row_index+1

        return number_of_replacements 


    # launch the function
    result['number_of_modified_cells'] =  replace_string_in_columns(csv_file_path, csv_output_file_path, indexes_of_columns_to_process, string_to_be_replaced, string_to_replace_with)

    # replace the old csv with the new one
    shutil.copyfile(csv_output_file_path, csv_file_path)
    os.remove(csv_output_file_path)

    if result['number_of_modified_cells'] > 0:
        result['changed'] = True
    else:
        result['changed'] = False

else:

    result['changed'] = False


result['source_csv_number_of_raw_lines'] = NOL
result['source_csv_number_of_lines'] = NOL - 1

print("result:\n\n", result)

代码解释:

1. 导入必要的模块: 导入csv, io, os 和 shutil 模块。
2. 定义参数: 定义CSV文件路径、需要处理的列名、要替换的字符串、替换后的字符串以及分隔符。
3. 文件检查: 检查CSV文件是否存在，以及分隔符是否存在于第一行中。
4. 读取列名: 使用 csv.DictReader 读取CSV文件的列名。
5. 检查列是否存在: 确保要处理的列存在于CSV文件中。
6. 确定列的索引: 获取要处理的列的索引。
7. 定义处理函数: 定义replace_string_in_columns函数，该函数打开输入和输出CSV文件，并使用csv.reader和csv.writer读取和写入数据。
   • 关键在于设置reader = csv.reader(infile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='\\')和writer = csv.writer(outfile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='\\')，这里quoting=csv.QUOTE_NONE禁用了引号，delimiter设置了分隔符，quotechar=''表示没有引号字符，escapechar='\\'用于转义分隔符。
   • 在循环中，函数遍历每一行，并对指定列中的单元格进行字符串替换。
8. 调用处理函数: 调用replace_string_in_columns函数来处理CSV文件。
9. 替换文件: 用修改后的CSV文件替换原始CSV文件。

注意事项

• 务必仔细阅读csv模块的官方文档，了解每个参数的具体含义和用法。
• 在禁用引号时，要确保数据中不包含与delimiter冲突的字符，或者正确设置escapechar进行转义。
• 根据实际需求选择合适的quoting选项。

总结

通过正确设置csv.reader和csv.writer的参数，可以灵活地控制CSV文件的读写行为，避免不必要的引号，并实现各种复杂的文本处理需求。 在使用csv模块时，务必仔细阅读文档，理解每个参数的作用，才能编写出高效、稳定的代码。

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