pandas读取csv实例 python怎么用csv处理文件？
python怎么用csv处理文件？
CSV模块是python的标准库，专门用来处理CSV文件，可以快速完成CSV文件的读写。让我简单介绍一下这个模块的使用，实验环境是win10python3.6pycharm2018，主要内容如下：
2。然后使用CSV模块读取CSV文件。测试代码如下：首先使用open函数打开CSV文件，然后使用reader函数读取文件内容，最后循环打印出来。在这里，你也可以使用next函数逐行读取CSV文件的内容，但是速度比较慢：
点击运行程序，截图如下，已经成功读取了CSV文件的内容：
这里非常简单，构造一个列表，然后创建一个CSV文件，直接写数据，测试代码如下，非常容易理解：
程序截图如下，已经成功创建了CSV文件并写入数据：
到目前为止，我们已经完成了使用Python的CSV模块读写CSV文件。一般来说，整个过程非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉上面的代码和例子，调试程序几次，你很快就能掌握，当然，你也可以用熊猫来读写CSV文件，代码量少，而且处理起来比较方便。网上还有相关的资料和教程，介绍非常详细，如果你有兴趣，可以搜索一下，希望上面分享的内容能对你有所帮助，欢迎你添加评论和评论。
如何将pandas.dataframe的数据写入到文件中？
步骤如下：1。环境准备：A.右击桌面，选择“在终端中打开”，打开终端。b、 在弹出终端的Python解释器中输入[IPython]，如图1所示。
2. 导入所需包：导入实验中常用的python包。如图2所示。
3. 熊猫数据写入CSV文件：将创建的数据写入/opt/births1880.CSV文件。4Panda读取CSV中的数据。Panda是Python的下一个开源数据分析库。它的数据结构大大简化了数据分析过程中的一些繁琐操作。Dataframe是一个多维表，您可以把它想象成一个excel表或SQL表。上一篇文章介绍了如何从各种数据源将原始数据加载到dataframe中。此文件描述如何将dataframe中处理的数据写入文件和数据库。参考资料
对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多卡。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止更新VBA了，更建议大家学习python。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python的开发空间会更好
另一种更方便的方法是使用power Bi的三个组件进行数据处理，power query进行数据处理，PowerPivot进行分析，power Bi进行数据处理的优点数据可视化的主要观点是学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长期的可持续性，建议大家学习python，但起步时间会比较长
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