Hướng dẫn python write two columns to csv - python ghi hai cột vào csv

Các tệp CSV đến từ đâu?

Các tệp CSV thường được tạo bởi các chương trình xử lý một lượng lớn dữ liệu. Chúng là một cách thuận tiện để xuất dữ liệu từ bảng tính và cơ sở dữ liệu cũng như nhập hoặc sử dụng nó trong các chương trình khác. Ví dụ: bạn có thể xuất kết quả của chương trình khai thác dữ liệu sang tệp CSV và sau đó nhập nó vào bảng tính để phân tích dữ liệu, tạo biểu đồ cho bản trình bày hoặc chuẩn bị báo cáo để xuất bản.

Các tệp CSV rất dễ làm việc với chương trình. Bất kỳ ngôn ngữ nào hỗ trợ đầu vào tệp văn bản và thao tác chuỗi [như Python] có thể hoạt động trực tiếp với các tệp CSV.

Đọc các tệp CSV có NO___Trans___Pre___36

Đọc từ tệp CSV được thực hiện bằng đối tượng NO___Trans___PRE___46. Tệp CSV được mở dưới dạng tệp văn bản với chức năng Python, tích hợp NO___TRANS___PRE___47, trả về một đối tượng tệp. Điều này sau đó được chuyển đến NO___Trans___Pre___46, trong đó thực hiện công việc nặng nề.

Tại đây, tệp NO___Trans___PRE___49:

name,department,birthday month
John Smith,Accounting,November
Erica Meyers,IT,March

Đây là mã để đọc nó:

import csv

with open['employee_birthday.txt'] as csv_file:
    csv_reader = csv.reader[csv_file, delimiter=',']
    line_count = 0
    for row in csv_reader:
        if line_count == 0:
            print[f'Column names are {", ".join[row]}']
            line_count += 1
        else:
            print[f'\t{row[0]} works in the {row[1]} department, and was born in {row[2]}.']
            line_count += 1
    print[f'Processed {line_count} lines.']

Điều này dẫn đến đầu ra sau:

Column names are name, department, birthday month
    John Smith works in the Accounting department, and was born in November.
    Erica Meyers works in the IT department, and was born in March.
Processed 3 lines.

Mỗi hàng được trả về bởi NO___TRANS___PRE___46 là danh sách các phần tử NO___TRANS___PRE___51 chứa dữ liệu được tìm thấy bằng cách xóa các dấu phân cách. Hàng đầu tiên được trả về chứa các tên cột, được xử lý theo một cách đặc biệt.

Đọc các tệp CSV thành một từ điển không có ___trans___pre___36

Thay vì xử lý một danh sách các phần tử NO___Trans___PRE___51 cá nhân, bạn có thể đọc dữ liệu CSV trực tiếp vào một từ điển [về mặt kỹ thuật, từ điển được đặt hàng].

Một lần nữa, tệp đầu vào của chúng tôi, no___trans___pre___49 như sau:

name,department,birthday month
John Smith,Accounting,November
Erica Meyers,IT,March

Tại đây, mã để đọc nó như một từ điển lần này:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Điều này dẫn đến cùng một đầu ra như trước:

Column names are name, department, birthday month
    John Smith works in the Accounting department, and was born in November.
    Erica Meyers works in the IT department, and was born in March.
Processed 3 lines.

Các phím từ điển đến từ đâu? Dòng đầu tiên của tệp CSV được giả sử chứa các khóa để sử dụng để xây dựng từ điển. Nếu bạn không có những thứ này trong tệp CSV của mình, bạn nên chỉ định các khóa của riêng mình bằng cách đặt tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___55 cho một danh sách chứa chúng.

Tùy chọn Python CSV NO___Trans___PRE___46 Tham số

Đối tượng NO___Trans___Pre___46 có thể xử lý các kiểu khác nhau của các tệp CSV bằng cách chỉ định các tham số bổ sung, một số trong đó được hiển thị bên dưới:

•  "username","email","firstname","middlename","lastname","userRole","isDontSendEmail"
   "lmiller","","Lucie","Maria","MIller","Employee","true"
   "psmith","","Peter","Paul","Smith","Master","false"
  

  8 Chỉ định ký tự được sử dụng để tách từng trường. Mặc định là dấu phẩy [no___trans___pre___59].

• column 1 name,column 2 name, column 3 name
  first row data 1,first row data 2,first row data 3
  second row data 1,second row data 2,second row data 3
  ...
  

  0 Chỉ định ký tự được sử dụng để bao quanh các trường chứa ký tự phân cách. Mặc định là một báo giá kép [no___trans___pre___61].

• column 1 name,column 2 name, column 3 name
  first row data 1,first row data 2,first row data 3
  second row data 1,second row data 2,second row data 3
  ...
  

  2 Chỉ định ký tự được sử dụng để thoát khỏi ký tự phân cách, trong trường hợp trích dẫn aren được sử dụng. Mặc định là không có ký tự thoát.

Những thông số này xứng đáng được giải thích thêm. Giả sử bạn làm việc với tệp NO___TRANS___PRE___63 sau:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Tệp CSV này chứa ba trường: no___trans___pre___64, no___trans___pre___65 và no___trans___pre___66, được phân định bởi dấu phẩy. Vấn đề là trường dữ liệu cho trường NO___Trans___PRE___65 cũng chứa dấu phẩy để biểu thị mã zip.

Có ba cách khác nhau để xử lý tình huống này:

• Sử dụng một dấu phân cách khác theo cách đó, dấu phẩy có thể được sử dụng một cách an toàn trong chính dữ liệu. Bạn sử dụng tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___58 để chỉ định dấu phân cách mới.
  That way, the comma can safely be used in the data itself. You use the

   "username","email","firstname","middlename","lastname","userRole","isDontSendEmail"
   "lmiller","","Lucie","Maria","MIller","Employee","true"
   "psmith","","Peter","Paul","Smith","Master","false"
  

  8 optional parameter to specify the new delimiter.

• Bao bọc dữ liệu trong trích dẫn Bản chất đặc biệt của Delimiter đã chọn của bạn bị bỏ qua trong các chuỗi được trích dẫn. Do đó, bạn có thể chỉ định ký tự được sử dụng để trích dẫn với tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___60. Miễn là nhân vật đó cũng không xuất hiện trong dữ liệu, bạn sẽ ổn.
  The special nature of your chosen delimiter is ignored in quoted strings. Therefore, you can specify the character used for quoting with the

  column 1 name,column 2 name, column 3 name
  first row data 1,first row data 2,first row data 3
  second row data 1,second row data 2,second row data 3
  ...
  

  0 optional parameter. As long as that character also doesn’t appear in the data, you’re fine.

• Thoát khỏi các ký tự phân cách trong các ký tự thoát dữ liệu hoạt động giống như chúng trong các chuỗi định dạng, vô hiệu hóa việc giải thích nhân vật bị thoát ra [trong trường hợp này là dấu phân cách]. Nếu một ký tự thoát được sử dụng, nó phải được chỉ định bằng tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___62.
  Escape characters work just as they do in format strings, nullifying the interpretation of the character being escaped [in this case, the delimiter]. If an escape character is used, it must be specified using the

  column 1 name,column 2 name, column 3 name
  first row data 1,first row data 2,first row data 3
  second row data 1,second row data 2,second row data 3
  ...
  

  2 optional parameter.

Viết các tệp CSV có NO___Trans___Pre___36

Bạn cũng có thể ghi vào tệp CSV bằng đối tượng NO___Trans___PRE___72 và phương thức NO___Trans___PRE___73:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___60 cho biết số NO___Trans___Pre___72 nhân vật nào sẽ sử dụng để trích dẫn các trường khi viết. Tuy nhiên, việc trích dẫn có được sử dụng hay không được xác định bởi thông số tùy chọn no___trans___pre___76: tham số tùy chọn:

• Nếu

  name,department,birthday month
  John Smith,Accounting,November
  Erica Meyers,IT,March
  

  6 được đặt thành NO___Trans___Pre___78, thì NO___TRANS___PRE___79 sẽ chỉ trích dẫn các trường nếu chúng chứa số NO___Trans___Pre___58 hoặc NO___Trans___Pre___60. Đây là trường hợp mặc định.
• Nếu NO___Trans___Pre___76 được đặt thành NO___Trans___Pre___83, thì NO___TRANS___PRE___79 sẽ trích dẫn tất cả các trường.
• Nếu NO___Trans___Pre___76 được đặt thành NO___Trans___Pre___86, thì NO___TRANS___PRE___79 sẽ trích dẫn tất cả các trường chứa dữ liệu văn bản và chuyển đổi tất cả các trường số thành NO___Trans___Pre___88.
• Nếu NO___Trans___Pre___76 được đặt thành NO___Trans___Pre___90, thì NO___Trans___Pre___79 sẽ thoát khỏi các dấu phân cách thay vì trích dẫn chúng. Trong trường hợp này, bạn cũng phải cung cấp một giá trị cho tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___62.

Đọc lại tệp trong văn bản đơn giản cho thấy tệp được tạo như sau:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Viết tệp CSV từ một từ điển có NO___Trans___PRE___36

Vì bạn có thể đọc dữ liệu của chúng tôi vào một từ điển, nên chỉ công bằng rằng bạn cũng có thể viết nó từ một từ điển:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Không giống như NO___Trans___Pre___94, tham số no___trans___pre___55 là bắt buộc khi viết từ điển. Điều này có ý nghĩa, khi bạn nghĩ về nó: Không có danh sách NO___Trans___PRE___55, NO___Trans___Pre___97 có thể biết các khóa nào sẽ sử dụng để lấy các giá trị từ từ điển của bạn. Nó cũng sử dụng các khóa trong no___trans___pre___55 để ghi ra hàng đầu tiên dưới dạng tên cột.

Mã trên tạo tệp đầu ra sau:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Đọc các tệp CSV có NO___Trans___Pre___37

Để hiển thị một số sức mạnh của các khả năng CSV của NO___Trans___Pre___37, tôi đã tạo ra một tệp phức tạp hơn một chút để đọc, được gọi là NO___Trans___Pre___111. Nó chứa dữ liệu về nhân viên công ty:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Đọc CSV vào NO___Trans___Pre___37 NO___Trans___Pre___113 rất nhanh và đơn giản:

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

Rằng nó: ba dòng mã và chỉ một trong số chúng đang thực hiện công việc thực tế.

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Dưới đây là một vài điểm đáng chú ý:

• Đầu tiên,

   username,email,firstname,middlename,lastname,userRole,isDontSendEmail
   lmiller,,Lucie,Maria,MIller,,
   psmith,,Peter,Paul,Smith,Master,false
  

  7 đã nhận ra rằng dòng đầu tiên của CSV chứa tên cột và sử dụng chúng tự động. Tôi gọi đây là lòng tốt.
• Tuy nhiên, NO___Trans___Pre___37 cũng đang sử dụng các chỉ số số nguyên dựa trên không trong số NO___Trans___Pre___113. Điều đó bởi vì chúng tôi đã nói với nó những gì chỉ số của chúng tôi nên là.

• Hơn nữa, nếu bạn nhìn vào các loại dữ liệu của các cột của chúng tôi, bạn sẽ thấy

   username,email,firstname,middlename,lastname,userRole,isDontSendEmail
   lmiller,,Lucie,Maria,MIller,,
   psmith,,Peter,Paul,Smith,Master,false
  

  7 đã chuyển đổi đúng số NO___TRANS___PRE___120 và NO___Trans___PRE___121 Điều này dễ dàng được xác nhận ở chế độ tương tác:

  >>>

  bins = [ 1,2,3,4,5 ]
  freq = [ 9,8,7,6,5 ]
  
  f = open["test.csv", "w"]
  
  for i in xrange[len[bins]]:
      f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]
  
  f.close[]
  

  1

Hãy để giải quyết vấn đề này một lần. Để sử dụng một cột khác làm chỉ mục NO___TRANS___PRE___113, hãy thêm thông số tùy chọn NO___TRANS___PRE___125:

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Bây giờ trường NO___TRANS___PRE___126 là chỉ mục NO___TRANS___PRE___113 của chúng tôi:

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Tiếp theo, hãy để sửa lỗi loại dữ liệu của trường NO___Trans___PRE___122. Bạn có thể buộc NO___Trans___Pre___37 để đọc dữ liệu như một ngày với tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___130, được định nghĩa là danh sách các tên cột để xử lý là ngày:

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Lưu ý sự khác biệt trong đầu ra:

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Ngày hiện được định dạng đúng, dễ dàng xác nhận ở chế độ tương tác:

>>>

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Nếu các tệp CSV của bạn không có tên cột trong dòng đầu tiên, bạn có thể sử dụng tham số tùy chọn NO___TRANS___PRE___131 để cung cấp danh sách các tên cột. Bạn cũng có thể sử dụng điều này nếu bạn muốn ghi đè các tên cột được cung cấp trong dòng đầu tiên. Trong trường hợp này, bạn cũng phải nói

import csv

with open['some.csv', 'w'] as f:
    writer = csv.writer[f]
    writer.writerows[zip[bins, frequencies]]

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Lưu ý rằng, vì các tên cột đã thay đổi, các cột được chỉ định trong NO___Trans___PRE___125 và NO___TRANS___PRE___130 Các tham số tùy chọn cũng phải được thay đổi. Điều này bây giờ dẫn đến đầu ra sau:

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Viết các tệp CSV có NO___Trans___Pre___37

Tất nhiên, nếu bạn có thể lấy dữ liệu của mình ra khỏi no___trans___pre___37, thì nó không làm bạn tốt. Viết NO___Trans___Pre___113 vào tệp CSV cũng dễ dàng như đọc một tệp. Hãy để ghi dữ liệu với tên cột mới vào tệp CSV mới:

bins = [ 1,2,3,4,5 ]
freq = [ 9,8,7,6,5 ]

f = open["test.csv", "w"]

for i in xrange[len[bins]]:
    f.write["{} {}\n".format[bins[i], freq[i]]]

f.close[]

Sự khác biệt duy nhất giữa mã này và mã đọc ở trên là cuộc gọi no___trans___pre___139 đã được thay thế bằng NO___Trans___PRE___140, cung cấp tên tệp. Tệp CSV mới trông như thế này:

 username,email,firstname,middlename,lastname,userRole,isDontSendEmail
 lmiller,,Lucie,Maria,MIller,,
 psmith,,Peter,Paul,Smith,Master,false