在實際數(shù)據(jù)分析過程中，我們分析用Python來處理數(shù)據(jù)（海量的數(shù)據(jù)），我們都是把這個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Python的對象的，比如最為常見的字典。

比如現(xiàn)在有幾十萬份數(shù)據(jù)（當然一般這么大的數(shù)據(jù)，會用到數(shù)據(jù)庫的概念，不會去在CPU內(nèi)存里面運行），我們不可能在Excel里面用函數(shù)進行計算一些值吧，這樣是不現(xiàn)實的。Excel只適合處理比較少的數(shù)據(jù)，具有方便快速的優(yōu)勢那么我們假設(shè)是這么多數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我要對這個數(shù)據(jù)進行解析，轉(zhuǎn)換，最后數(shù)據(jù)分析，處理，然后寫入數(shù)據(jù)到CSV文件，這樣才達到要求，那么如何把數(shù)據(jù)字典寫入到CSV文件了，我們就來看看。

就把這個項目和我們之前寫過的一個成績計算系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，記得當時我們是把他寫入為txt文件，里面是以字典的方式呈現(xiàn)的，那么我們現(xiàn)在來改進一下，就是為了把這份分析好的數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)給其他人，比如現(xiàn)在要歸檔把這份數(shù)據(jù)存儲下來。

首先我們建立了一個函數(shù)，專門寫入CSV文件的這樣一個函數(shù)

def csv_writer():

這里我們首先把我們這份數(shù)據(jù)的鍵（表頭）給取出來，這里我們用到了一個遍歷算法，那么有的小伙伴就疑問了，為什么我不手動加入，寫入啊，也就幾行我copy就好了，但是我們考慮一下如果鍵有幾十個的話，我們直接copy是不是顯得有點不自動化了，Python就是可以解決辦公難題，別用一個小時的時間，你只需要1分鐘就好。

a=[] dict=student_infos[0] for headers in sorted(dict.keys()):#把字典的鍵取出來 a.append(headers) header=a#把列名給提取出來，用列表形式呈現(xiàn)

這里的header是一個列表

這里我打開了這個文件，準備寫入，里面的參數(shù)我這里一一解釋一下。

** a表示以“追加”的形式寫入，如果是“w”的話，表示在寫入之前會清空原文件中的數(shù)據(jù)newline是數(shù)據(jù)之間不加空行encoding=’utf-8’表示編碼格式為utf-8，如果不希望在excel中打開csv文件出現(xiàn)中文亂碼的話，將其去掉不寫也行。為了不讓pycharm里面的CSV文件亂碼，我們這里用的參數(shù)編碼為utf-8而excel文件編碼格式是gbk，兩者不兼容，建議加上encoding=’utf-8’參數(shù)。如果不想excel中的csv文件亂碼的話，建議將csv文件以記事本的方式打開，另存為ANSI格式即可。**

with open(’成績更新.csv’, ’a’, newline=’’, encoding=’utf-8’) as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=header) # 提前預覽列名，當下面代碼寫入數(shù)據(jù)時，會將其一一對應。 writer.writeheader() # 寫入列名 writer.writerows(student_infos) # 寫入數(shù)據(jù) print('數(shù)據(jù)已經(jīng)寫入成功！！！')

這里的字典數(shù)據(jù)使我們之前內(nèi)存空間里面已經(jīng)解析處理好的數(shù)據(jù)，我這里最后一行直接用.writerows(字典)寫入，至于表頭,writeheader()寫入就好

其實寫入就是這么簡單，也解決我們點點點的麻煩！

到此這篇關(guān)于Python如何把字典寫入到CSV文件的方法示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python字典寫入到CSV 內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！