1樓：永恆
例如：版
權print(sts)
for st in sts:
print st[0],st[1]
求python大神指導，一個csv檔案，把其中每一列的資料提取出來單獨儲存為一個csv檔案
2樓：天天不看
csv是comma-separated values的縮寫，是用文字檔案形式儲存的**資料，比如如下的**：
就可以儲存為csv檔案，檔案內容是：
no.,name,age,score
1,mayi,18,99
2,jack,21,89
3,tom,25,95
4,rain,19,80
假設上述csv檔案儲存為"test.csv"
1.讀檔案
如何用python像操作excel一樣提取其中的一列，即一個欄位，利用python自帶的csv模組，有兩種方法可以實現：
第一種方法使用reader函式，接收一個可迭代的物件（比如csv檔案），能返回一個生成器，就可以從其中解析出csv的內容：比如下面的**可以讀取csv的全部內容，以行為單位：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#讀with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
rows = [row for row in reader]
print(rows)
得到：[['no.', 'name', 'age', 'score'],
['1', 'mayi', '18', '99'],
['2', 'jack', '21', '89'],
['3', 'tom', '25', '95'],
['4', 'rain', '19', '80']]
要提取其中某一列，可以用下面的**：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#讀取第二列的內容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
column = [row[1] for row in reader]
print(column)
得到：['name', 'mayi', 'jack', 'tom', 'rain']
注意從csv讀出的都是str型別。這種方法要事先知道列的序號，比如name在第2列，而不能根據'name'這個標題查詢。這時可以採用第二種方法：
第二種方法是使用dictreader，和reader函式類似，接收一個可迭代的物件，能返回一個生成器，但是返回的每一個單元格都放在一個字典的值內，而這個字典的鍵則是這個單元格的標題（即列頭）。用下面的**可以看到dictreader的結構：
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#讀with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.dictreader(f)
column = [row for row in reader]
print(column)
得到：[,,,
]如果我們想用dictreader讀取csv的某一列，就可以用列的標題查詢：
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#讀取name列的內容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.dictreader(f)
column = [row['name'] for row in reader]
print(column)
得到：['mayi', 'jack', 'tom', 'rain']
2.寫檔案
讀檔案時，我們把csv檔案讀入列表中，寫檔案時會把列表中的元素寫入到csv檔案中。
#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#寫：追加
row = ['5', 'hanmeimei', '23', '81']
out = open("test.csv", "a", newline = "")
csv_writer = csv.writer(out, dialect = "excel")
csv_writer.writerow(row)得到：
python 中如何對csv**檔案進行操作？增加一列？提取每一行中的第二列？
3樓：匿名使用者
pip install pyexcel
讀取檔案
以後，在重新寫入檔案就可以了。
import pyexcel as pe
import pyexcel.ext.xls # import it to handle xls file
import pyexcel.ext.xlsx # import it to handle xlsx file
records = pe.get_records(file_name="your_file.xls")
for record in records:
print("%s is aged at %d" % (record['name'], record['age']))
python如何讀取csv指定內容所在行的第二列內容？
4樓：
# 先把
來資料轉化成源dataframe形式
import pandas as pd
data = pd.dataframe(data,columns=["loc","value"])
# 再把對應行的資料取出來
data["value"][data["loc"]=="地區3"]
5樓：匿名使用者
從執行效
bai率考慮du，zhi
用pandas庫比較好dao。回
import pandas as pd
df=pd.read_csv('d:/data.csv',delimiter='\t')
print(df[df.地區
答=='地區3'])
python對多個csv檔案裡提取指定列彙總到一個新生成的csv檔案
6樓：大漠鳳蕭蕭
csv 是可以直接當文字直接讀的,他的格式是一行由若干列逗號隔開的
和文字檔案一樣的讀到csv後,用逗號分隔列,然後將您需要的那一列寫到新的檔案裡就可以了
只提供思路,我就不寫**了,可能會用有 open split readline
7樓：
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import os
import re
def parserln(ln, patt):
"""用
給定的正規表示式解析行"""
matched = patt.match(ln)
if matched:
return matched.groupdict()
def getdata(filename, parser, callback=none):
"""用指定的解析方法parser解析指定檔案,
用callback進行資料加工過的資料列表
"""with open(filename, 'rt') as handle:
return map(
callback,
filter(none, map(parser, handle))
)def storage(filename, dataserial, spliter=','):
"""將資料序列按行儲存到指定檔案,
每一序列元素間用指定的字元分割"""
with open(filename, 'wt') as handle:
handle.writelines([
"%s\n" % (spliter.join(map(str, item)))
for item in dataserial
])if __name__ == "__main__":
patt = re.compile(
r"""^
(?p\d+),
(?p\d+),
(?p\d+)
\s*$""",
re.i | re.u | re.x)
datapath = 'datasource'
# datasource下所有存在"usage.csv"檔案的子目錄
subpaths = [
os.path.join(datapath, path)
for path in os.listdir(datapath)
if (os.path.isdir(os.path.join(datapath, path))
and os.path.exists(
os.path.join(datapath, path, "usage.txt")))]
storage(
'store.csv',
zip(*map(
lambda path: getdata(
os.path.join(path, "usage.csv"),
# 解析方法為用patt解析行
parser=lambda ln: parserln(ln, patt),
# 資料加工方法是取出"amount"轉成整數
python中怎麼求csv檔案特定的某一行數值的平均值
告訴你個庫 pandas csv讀進來就是dataframe了，操作起來就很方便取行 取列 修改資料什麼的 你的題目要求對pandas來說都是現成的 python如何讀取csv指定內容所在行的第二列內容？先把 來資料轉化成源dataframe形式 import pandas as pd data p...
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