本篇文章为大家展示了使用Pandas怎么读写CSV文件，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
读csv
使用pandas读取
import pandas as pd
import csv
if name == '__main__':
# header=0——表示csv文件的第一行默认为dataframe数据的行名称,
# index_col=0——表示使用第0列作为dataframe的行索引,
# squeeze=True——表示如果文件只包含一列，则返回一个序列。
file_dataframe = pd.read_csv('../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv', header=0, index_col=0, squeeze=True)
# 结果：
# 当参数index_col=False 时，自动生成行索引0到n
# csv数据：
data_1 = [] # 读取行索引一样的数据,保存为list try: # 行索引为i的数据有多行,列为'pre_star' data_1.extend(file_dataframe .loc[i]['pre_star'].values.astype(float)) except AttributeError: # 行索引为i的数据只有单行, data_1.extend([file_dataframe .loc[i]['pre_star']]) # 多行结果
# 行索引为i的数据只有一行时,不能对file_dataframe .loc[i]['pre_star']使用.values,否则会报错：
写csv
使用csv写
stu1 = [lid, k, pre_count_data[k]]
# 打开文件，写模式为追加'a'
out = open('../results/write_file.csv', 'a', newline='')
# 设定写入模式
csv_write = csv.writer(out, dialect='excel')
# 写入具体内容
csv_write.writerow(stu1)上述内容就是使用Pandas怎么读写CSV文件，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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