python使用(一)CSV_python中csv的用法

1、csv简介

CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本
格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件，它的使用是比
较广泛的（Kaggle上一些题目提供的数据就是csv格式），csv虽然使用广泛，但却没有通用的标准，所以在处理csv
格式时常常会碰到麻烦，幸好python内置了csv模块。下面简单介绍csv模块中最常用的一些函数。

2、csv模块中的函数

reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
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参数说明：

• csvfile，必须是支持迭代(Iterator)的对象，可以是文件(file)对象或者列表(list)对象，如果是文件对
  象，//打开时需要加"b"标志参数。
• dialect，编码风格，默认为excel的风格，也就是用逗号（,）分隔，dialect方式也支持自定义，通过调用register_dialect方法来注册， 下文会提到。
• fmtparam，格式化参数，用来覆盖之前dialect对象指定的编码风格。

e.g:
import csv  
with open('marks.csv') as myFile:  
 lines=csv.reader(myFile)  
 for line in lines:  
     print line  
    解释：
    open()返回了一个文件对象
    myFile，reader(myFile)只传入了第一个参数，另外两个参数采用缺省值，即以excel风格读入。reader()返回一个
    reader对象lines,lines是一个list，当调用它的方法lines.next()时，会返回一个string。上面程序的效果是将csv
    文件中的文本按行打印，每一行的元素都是以逗号分隔符','分隔得来。open()返回了一个文件对象
    myFile，reader(myFile)只传入了第一个参数，另外两个参数采用缺省值，即以excel风格读入。reader()返回一个
    reader对象lines,lines是一个list，当调用它的方法lines.next()时，会返回一个string。上面程序的效果是将csv
    文件中的文本按行打印，每一行的元素都是以逗号分隔符','分隔得来。
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writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
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e.g:
     with open('t.csv','wb') as myFile:      
     myWriter=csv.writer(myFile)  
     myWriter.writerow([7,'g'])  
     myWriter.writerow([8,'h'])  
     myList=[[1,2,3],[4,5,6]]  
     myWriter.writerows(myList)  
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'w’表示写模式。
首先open()函数打开当前路径下的名字为’t.csv’的文件，如果不存在这个文件，则创建它，返回myFile文件对象。
csv.writer(myFile)返回writer对象myWriter。
writerow()方法是一行一行写入，writerows方法是一次写入多行。
注意：如果文件’t.csv’事先存在，调用writer函数会先清空原文件中的文本，再执行writerow/writerows方法

带字段的读写：

实例1:字典方式写

datas = [{'name': 'Bob', 'age': 23},{'name': 'Jerry', 'age': 44},{'name': 'Tom', 'age': 15} ]
 
with open('test_csv_data.csv', 'w', newline='') as f:
     writer = csv.DictWriter(f, ['name', 'age'])# 标头在这里传入,作为第一行数据
     writer.writeheader()
     for row in datas:
        writer.writerow(row)
        # 还可以写入多行
        writer.writerows(datas)
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实例2:字典方式读

import csv
with open('test_csv_data.csv','r') as f:
     reader = csv.DictReader(f)
     for row in reader:
         print(row['name'], row['age'])
with语句， with  open(filename)  as f:  不用f.close()关闭
numpy 和 panda 搭配 对数据进行处理，然后再搭配 matolot 画图，最强的配合
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