CSV 文件

CSV，全称为 Comma-Separated Values）（逗号分隔值），是一种常用的文本文件格式，用于存储表格数据，如电子表格或数据库。它采用纯文本形式，以逗号作为字段之间的分隔符，每行表示一个数据记录。每行文本包含由逗号分隔的一个或多个字段。这些字段通常代表表格中的列。CSV文件具有简单、通用和易于处理的特点，在数据处理和数据交换方面被广泛应用。

CSV文件结构

CSV文件由多行组成，每行表示一个数据记录。每行中的字段使用逗号进行分隔，字段之间可以包含文本、数字或日期等数据。文件的第一行通常用于定义字段名，后续行则包含相应的数据值。字段值可以使用引号或双引号进行包裹，以处理包含逗号或换行符的复杂数据。

# -*- coding: UTF-8 -*-
''' grade0.csv
20170110,刘兴怡,Female,B
20170109,刘春燕,Female,B
20170106,周思云,Female,B
20170115,张铭武,Male,A
20170102,徐芳,Female,A
20170113,田益宾,Male,A
20170101,章阳,Male,A
20170112,胡瑞欣,Female,A
'''def csv_to_lst(filename):"""接收文件名为参数，读取数据到二维列表中，返回二维列表。形如[['20170101', '章阳', 'Male', 'A'],... ['20170108', '刘忆宁', 'Male', 'E']]"""with open(filename, 'r', encoding="gbk") as f:grade_in_lst = [line.strip().split(',') for line in f]  # 逐行切分为列表，得到二维列表return grade_in_lstdef sort_lst(list_name, n):"""接收需要排序的二维列表名和整数的排序列序号(范围为:1,2,3,4)为参数，返回排序后的二维列表。"""list_name.sort(key=lambda x: x[n - 1])  # 列序号从1开始，列表中的序列从0开始，排序依据用x[n - 1]return list_name                        # 返回排序后的列表def output(ls):"""接收排序后的二维列表为参数，逐行输出，每行的元素间用制表符分隔。"""for line in ls:             # line 为子列表print(*line, sep='\t')  # *对子列表进行解包，得到多个元素，sep指定分隔符import csv# 创建并写入CSV文件
def create_csv():with open('example.csv', 'w', newline='') as file:writer = csv.writer(file)writer.writerow(["Name", "Age", "City"])writer.writerow(["Alice", 30, "New York"])writer.writerow(["Bob", 25, "Los Angeles"])print("CSV file 'example.csv' created and written successfully.")def save_ls_csv(ls):with open('sort_lst_csv.csv', 'w', newline ='') as file:writer = csv.writer(file)#for line in ls:#    writer.writerow(line)writer.writerows(ls)print("CSV file 'sort_lst_csv.csv' created and written successfully.")def pandas_save_csv(ls):import numpy as npimport pandas as pd# 使用 numpy 创建一个示例数组data = np.array(ls)# 将 numpy 数组转换为 pandas DataFrame#df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])df = pd.DataFrame(data, columns=['student number', 'name', 'sex','grade'])# 保存为CSV文件df.to_csv('exapandas_save_csvmple.csv', index=False)print("CSV file 'pandas_save_csv.csv' created and saved successfully.")def pandas_save_dict_list_to_csv():import pandas as pddict1 = {'学号': [235,432,204], '姓名': ['Alice', 'Bob', 'Tom'], '排名':[3, 23, 86]}df = pd.DataFrame(dict1, index=range(0,3))df.to_csv('pandas_save_dict_list_to_csv.csv',index = False, encoding='gbk' )def save_ls_hex_csv(ls):with open('sort_lst_hex_csv.csv', 'w', newline ='') as file:writer = csv.writer(file)for line in ls:newline = [hex(int(item)) if str(item).isdigit() else item for item in line]writer.writerow(newline)print("CSV file 'sort_lst_hex_csv.csv' created and written successfully.")if __name__ == '__main__':file = 'grade0.csv'num = int(input("Please input the sort column (1 based) : "))grade_list = csv_to_lst(file)ls_in_sort = sort_lst(grade_list, num)output(ls_in_sort)save_ls_csv(ls_in_sort)pandas_save_csv(ls_in_sort)save_ls_hex_csv(ls_in_sort)pandas_save_dict_list_to_csv()# 假设我们有一个列表和要转换为十六进制的项的索引my_list = [1234, 'abcd', 'xyz']# 转换字符串表示的整数为十六进制hex_list = [hex(int(item)) if str(item).isdigit() else item for item in my_list]print(hex_list)grade_list_hex = csv_to_lst('sort_lst_hex_csv.csv')ls_in_sort_hex = sort_lst(grade_list_hex, 1)output(ls_in_sort_hex)

CSV 文件有多种编码格式，如 UTF - 8、UTF - 16、ANSI 等。如果 CSV 文件是 UTF - 8 编码，而 Excel 默认使用的是 ANSI 编码打开，就可能出现乱码。例如，许多从网络应用程序或非 Windows 系统生成的 CSV 文件可能采用 UTF - 8 编码。

更改 Excel 编码设置：

 在 Excel 中，可以通过 “数据” 选项卡中的 “自文本 / CSV” 功能来导入文件，并在导入向导中选择正确的文件原始编码。在导入向导步骤中，会有一个 “文件原始格式” 选项，在这里可以选择 UTF - 8 等合适的编码格式来正确读取文件内容。

 使用文本编辑器转换编码：

先使用专业的文本编辑器，如 Notepad++。打开 CSV 文件后，在 “编码” 菜单中查看文件的当前编码。如果是 UTF - 8 等非 Excel 默认支持的编码导致乱码，可以将其转换为 ANSI 编码（不过这种方法可能会丢失一些非 ASCII 字符信息，需要谨慎使用）。