Python快速处理CSV文件方法

想要高效处理CSV文件？Python内置的`csv`模块是你的不二之选！它轻量级、功能强大，让你直接掌控数据流。本文将深入探讨如何利用`csv`模块进行CSV文件的读写操作。读取文件时，推荐使用`csv.reader`或`csv.DictReader`，结合`with open()`确保文件安全关闭，并注意`newline=''`避免空行。写入文件则使用`csv.writer`或`csv.DictWriter`，通过`writerow()`和`writerows()`轻松写入单行或多行数据。对于带表头的CSV文件，优先选择`csv.DictReader`和`csv.DictWriter`，它们以字典形式操作数据，通过列名访问，有效避免列顺序变化带来的问题，提升代码可读性和健壮性。掌握这些技巧，让你的Python CSV处理更上一层楼！

Python处理CSV文件最核心且推荐的方式是使用内置的csv模块，它轻量、高效且能直接掌控数据流。2. 读取CSV文件应使用csv.reader或更推荐的csv.DictReader，配合with open()确保文件安全关闭，并添加newline=''避免空行问题。3. 写入CSV文件使用csv.writer或csv.DictWriter，分别通过writerow()和writerows()写入单行或多行数据。4. 处理带表头的CSV文件时，应优先使用csv.DictReader和csv.DictWriter，它们以字典形式操作数据，按列名访问，避免因列顺序变化导致的错误，提升代码可读性和健壮性。

Python处理CSV文件，最核心且推荐的方式就是使用内置的csv模块。它提供了读写CSV格式数据的强大功能，兼顾了效率和灵活性，能很好地应对各种复杂情况。无论是简单的文本操作，还是处理带有特殊字符、不同分隔符的大型文件，csv模块都能高效应对，让你对数据流有更直接的掌控感。

说起Python处理CSV，我脑子里第一个跳出来的就是那个朴实无华但极其强大的内置csv模块。它不像pandas那样大而全，但对于日常的CSV操作，绝对是够用且高效的。我个人偏爱它，因为它轻量，依赖少，而且能让你对数据流有更直接的掌控感。

最常见的操作无非是读和写。

读CSV文件： 打开文件是第一步，务必用with open(...)，这能保证文件被正确关闭，避免资源泄露——这可是个好习惯。

import csv

def read_csv_example(filepath):
    data = []
    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', newline='') as file:
            reader = csv.reader(file)
            # 如果文件有标题行，可以用 next(reader, None) 跳过
            # header = next(reader, None)
            for row in reader:
                data.append(row)
        print(f"成功读取 {len(data)} 行数据。")
        for i, row in enumerate(data[:3]): # 打印前三行看看
            print(f"行 {i+1}: {row}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误：文件 '{filepath}' 未找到。")
    except Exception as e:
        print(f"读取文件时发生错误：{e}")
    return data

# 假设有一个名为 'example.csv' 的文件
# 内容示例：
# Name,Age,City
# Alice,30,New York
# Bob,24,London
# read_csv_example('example.csv')

这里有个小细节，newline=''很重要，它能防止在Windows上写入CSV时出现空行。我以前就踩过这个坑，调试了半天才发现是这个参数没加。csv.reader会把每一行读成一个列表，很直观。

写CSV文件： 写入也类似，用csv.writer。

import csv

def write_csv_example(filepath, data_to_write):
    try:
        with open(filepath, 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
            writer = csv.writer(file)
            # 写入标题行
            writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
            # 写入多行数据
            writer.writerows(data_to_write)
        print(f"数据成功写入到 '{filepath}'。")
    except Exception as e:
        print(f"写入文件时发生错误：{e}")

# 示例数据
sample_data = [
    ['Alice', 30, 'New York'],
    ['Bob', 24, 'London'],
    ['Charlie', 35, 'Paris']
]
# write_csv_example('output.csv', sample_data)

writerow和writerows分别用于写入单行和多行，非常方便。这些都是基础，但掌握好它们，日常工作就能顺畅很多。

处理带表头（Header）的CSV文件有哪些技巧？

在实际工作中，CSV文件几乎都有表头。直接用csv.reader虽然能读，但你得记住每一列是啥，万一顺序变了，代码就得跟着改，这简直是噩梦。所以，我强烈推荐使用csv.DictReader和csv.DictWriter。

用DictReader读取带表头的CSV：DictReader会把每一行读成一个字典，字典的键就是表头里的列名。这简直是太方便了，你再也不用担心列的顺序问题，直接按名字取值就行。

import csv

def read_csv_with_header(filepath):
    data = []
    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', newline='') as file:
            reader = csv.DictReader(file)
            # reader.fieldnames 会自动获取表头
            print(f"文件表头: {reader.fieldnames}")
            for row in reader:
                data.append(row)
        print(f"成功读取 {len(data)} 行数据（不含表头）。")
        for i, row in enumerate(data[:3]):
            print(f"行 {i+1}: {row}")
            # 访问数据就像访问字典一样
            # print(row['

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《Python快速处理CSV文件方法》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！