python pandas 读写 csv 文件
具体看官方文档
/docs/user_guide/io.html#csv-文本文件
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'列A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],'列B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],'列C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],'列D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},index=["索引0", "索引1", "索引2", "索引3"])print(df1)
列A 列B 列C 列D索引0 A0 B0 C0 D0索引1 A1 B1 C1 D1索引2 A2 B2 C2 D2索引3 A3 B3 C3 D3
写入csv
# 写入csvdf1.to_csv(path_or_buf="test.csv", # 要写入的文件路径sep=",", # 输出文件的字段分隔符（默认","）na_rep="", # 缺失值的字符串表示形式（默认为""）header=True, # 是否写出列名（默认为 True）index=False, # 是否写入行（索引）名称（默认为 True）mode="w", # 写入模式，默认"w"，追加模式。"a"为追加模式。encoding="utf-8", # 编码，默认 "utf-8" )
列A,列B,列C,列DA0,B0,C0,D0A1,B1,C1,D1A2,B2,C2,D2A3,B3,C3,D3
读取csv文件
# 读取csv文件df2 = pd.read_csv(filepath_or_buffer="test.csv", # 文件路径sep=",", # 分隔符,（默认","）header=0, # 第0行作为列名encoding="utf-8", # 解码格式index_col=0, # 第0列作索引，默认None# dtype={"列C": str} # 指定"列C"解析的格式)print(df2)
列A 列B 列C 列D0 A0 B0 C0 D01 A1 B1 C1 D12 A2 B2 C2 D23 A3 B3 C3 D3
