Hướng dẫn delimiter in python csv - dấu phân cách trong csv python

Nội dung mô -đun

Phương ngữ và các tham số định dạng

Người viết đối tượngiterator protocol and returns a string each time its

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ';', header = None)
wine_data = numpy.array(wine_data,dtype = numpy.float)

Làm cách nào để đọc tệp CSV trong một dấu phân cách khác?

Làm cách nào để đọc một tệp được phân định dấu phẩy trong Python?

Làm thế nào để bạn sử dụng dấu phân cách trong gấu trúc?Dialects and Formatting Parameters section. To make it as easy as possible to interface with modules which implement the DB API, the value

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ';', header = None)
wine_data = numpy.array(wine_data,dtype = numpy.float)

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ';', header = None)
wine_data = numpy.array(wine_data,dtype = numpy.float)

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

Làm cách nào để đọc một tệp được phân định dấu phẩy trong Python?

Làm thế nào để bạn sử dụng dấu phân cách trong gấu trúc?Dialects and Formatting Parameters.

Xóa phương ngữ được liên kết với tên từ sổ đăng ký phương ngữ. Một

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

Trả về phương ngữ liên quan đến tên. Một

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Trả về tên của tất cả các phương ngữ đã đăng ký.

Trả về kích thước trường tối đa hiện tại cho phép bởi trình phân tích cú pháp. Nếu new_limit được đưa ra, điều này sẽ trở thành giới hạn mới.

Mô -đun

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Tạo một đối tượng hoạt động giống như một trình đọc thông thường nhưng ánh xạ thông tin theo mỗi hàng thành

import csv
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',
                            quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])
    spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])

Tham số FieldName là một chuỗi. Nếu các tên trường bị bỏ qua, các giá trị trong hàng đầu tiên của tệp F sẽ được sử dụng làm tên trường. Bất kể các tên trường được xác định như thế nào, từ điển bảo tồn thứ tự ban đầu của chúng.sequence. If fieldnames is omitted, the values in the first row of file f will be used as the fieldnames. Regardless of how the fieldnames are determined, the dictionary preserves their original ordering.

Nếu một hàng có nhiều trường hơn các tên trường, dữ liệu còn lại được đặt trong danh sách và được lưu trữ với tên trường được chỉ định bởi RestKey (mặc định là

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ';', header = None)
wine_data = numpy.array(wine_data,dtype = numpy.float)

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ';', header = None)
wine_data = numpy.array(wine_data,dtype = numpy.float)

Tất cả các đối số từ khóa hoặc tùy chọn khác được chuyển đến thể hiện cơ bản

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Đã thay đổi trong phiên bản 3.6: Các hàng được trả về hiện thuộc loại

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

Đã thay đổi trong phiên bản 3.8: Các hàng được trả về hiện thuộc loại

import csv
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',
                            quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])
    spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])

import csv
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',
                            quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])
    spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])

Một ví dụ sử dụng ngắn:

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

Tạo một đối tượng hoạt động giống như một nhà văn thông thường nhưng ánh xạ từ điển lên các hàng đầu ra. Tham số FieldName là

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

import csv

with open('names.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})
    writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'})
    writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})

import csv

with open('names.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})
    writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'})
    writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Lưu ý rằng không giống như lớp

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Một ví dụ sử dụng ngắn:

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

Tạo một đối tượng hoạt động giống như một nhà văn thông thường nhưng ánh xạ từ điển lên các hàng đầu ra. Tham số FieldName là

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

>>> import csv
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Eric Idle
John Cleese

>>> print(row)
{'first_name': 'John', 'last_name': 'Cleese'}

import csv

with open('names.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})
    writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'})
    writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})

import csv

with open('names.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})
    writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'})
    writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Lưu ý rằng không giống như lớp

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import csv

with open('names.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})
    writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'})
    writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})

Lớp

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ';', header = None)
wine_data = numpy.array(wine_data,dtype = numpy.float)

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import csv

with open('students.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, dialect='unix')
                                 ^^^^^^^^^^^^^^

import csv

with open('students.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, dialect='unix')
                                 ^^^^^^^^^^^^^^

import csv

with open('students.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, dialect='unix')
                                 ^^^^^^^^^^^^^^

import csv

with open('students.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, dialect='unix')
                                 ^^^^^^^^^^^^^^

Lớp ________ 25 ________ 91¶

Lớp

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

Lớp

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

Mới trong phiên bản 3.2.

Lớp

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Lớp

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

• ________ 103 (mẫu, dấu phân cách = không) ¶

• Phân tích mẫu đã cho và trả về lớp con

  array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
         [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
         [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
         [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
         [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
         [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])
  

  9 phản ánh các tham số được tìm thấy. Nếu tham số DELIMITER tùy chọn được đưa ra, nó được hiểu là một chuỗi chứa các ký tự phân cách hợp lệ có thể có.

Hai mươi hàng sau hàng đầu tiên được lấy mẫu; Nếu hơn một nửa cột + hàng đáp ứng các tiêu chí,

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Ghi chú

Phương pháp này là một heuristic thô và có thể tạo ra cả tích cực và tiêu cực giả.

Một ví dụ cho

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

Mô -đun

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Hướng dẫn các đối tượng

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Hướng dẫn các đối tượng

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Hướng dẫn các đối tượng

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Hướng dẫn người đọc chuyển đổi tất cả các trường không được trích xuất để gõ float.

Hướng dẫn các đối tượng

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

Hướng dẫn

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Mô -đun

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Được nâng lên bởi bất kỳ chức năng nào khi phát hiện lỗi.

Phương ngữ và các tham số định dạng

Để dễ dàng hơn để chỉ định định dạng của các bản ghi đầu vào và đầu ra, các tham số định dạng cụ thể được nhóm lại thành các phương ngữ. Một phương ngữ là một lớp con của lớp

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Phương ngữ hỗ trợ các thuộc tính sau:

Một chuỗi một ký tự được sử dụng để tách các trường. Nó mặc định là

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Kiểm soát cách các trường hợp của quotechar xuất hiện bên trong một trường nên được trích dẫn. Khi

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Trên đầu ra, nếu DoubleQuote là

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

Một chuỗi một vật nhân được người viết sử dụng để thoát khỏi dấu phân cách nếu trích dẫn được đặt thành

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ';', header = None)
wine_data = numpy.array(wine_data,dtype = numpy.float)

Chuỗi được sử dụng để chấm dứt các dòng được tạo bởi

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Ghi chú

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

Một chuỗi một ký tự được sử dụng để trích dẫn các trường chứa các ký tự đặc biệt, chẳng hạn như DELIMITER hoặc QUOTERCHAR hoặc có chứa các ký tự dòng mới. Nó mặc định là

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Kiểm soát khi báo giá nên được tạo bởi người viết và được người đọc công nhận. Nó có thể đảm nhận bất kỳ hằng số

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Khi

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Khi

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Đối tượng đọc

Đối tượng đọc (

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Trả về hàng tiếp theo của người đọc đối tượng có thể lặp lại dưới dạng danh sách (nếu đối tượng được trả về từ

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Đối tượng đọc có các thuộc tính công khai sau:

Một mô tả chỉ đọc của phương ngữ được sử dụng bởi trình phân tích cú pháp.

Số lượng dòng đọc từ trình lặp nguồn. Điều này không giống với số lượng hồ sơ được trả về, vì các bản ghi có thể trải rộng nhiều dòng.

Các đối tượng DicTreader có thuộc tính công khai sau:

Nếu không được truyền dưới dạng tham số khi tạo đối tượng, thuộc tính này sẽ được khởi tạo khi truy cập đầu tiên hoặc khi bản ghi đầu tiên được đọc từ tệp.

Người viết đối tượng

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Viết tham số hàng vào đối tượng tệp của người viết, được định dạng theo

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

Đã thay đổi trong phiên bản 3.5: Đã thêm hỗ trợ của Iterables tùy ý.Added support of arbitrary iterables.

Viết tất cả các phần tử trong các hàng (có thể lặp lại của các đối tượng hàng như được mô tả ở trên) vào đối tượng tệp của người viết, được định dạng theo phương ngữ hiện tại.

Các đối tượng của người viết có thuộc tính công khai sau:

Một mô tả chỉ đọc của phương ngữ được sử dụng bởi người viết.

Các đối tượng DictWriter có phương thức công khai sau:

Viết một hàng với các tên trường (như được chỉ định trong hàm tạo) vào đối tượng tệp của người viết, được định dạng theo phương ngữ hiện tại. Trả về giá trị trả về của cuộc gọi

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Mới trong phiên bản 3.2.

Ví dụ;

Ví dụ đơn giản nhất về việc đọc tệp CSV:

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Đọc một tệp có định dạng thay thế:

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Ví dụ viết đơn giản nhất có thể tương ứng là:

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Vì

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Điều tương tự cũng áp dụng cho việc viết trong một cái gì đó không phải là mã hóa mặc định của hệ thống: Chỉ định đối số mã hóa khi mở tệp đầu ra.

Đăng ký một phương ngữ mới:

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Sử dụng tiên tiến hơn một chút của người đọc - lỗi bắt và báo cáo:

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Và trong khi mô -đun không trực tiếp hỗ trợ các chuỗi phân tích cú pháp, nó có thể dễ dàng thực hiện:

import pandas, numpy
wine_data = pandas.read_csv('test.csv', sep = ',', header = None)
wine_data_ = wine_data
wine_data = numpy.array([x.split(';') for x in wine_data_[0]], dtype = numpy.float)
wine_data

Chú thích

Nếu

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])

array([[ 2.12   ,  5.12   ,  3.12   ],
       [ 3.1233 ,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.9696 ,  3.     ],
       [ 2.     ,  5.0344 ,  3.     ],
       [ 3.59595,  4.     ,  2.     ],
       [ 4.     ,  4.     ,  3.59595]])