目錄1、使用基礎Python代碼來讀寫和處理CSV文件2、使用pandas讀寫和處理CSV文件3、使用內置csv讀寫和處理CSV文件1、使用基礎Python代碼來讀寫和處理CSV文件

import sys#使用基礎Python代碼來讀寫和處理CSV文件input_file = sys.argv[1]output_file = sys.argv[2]with open(input_file, ’r’, newline=’’) as filereader: with open(output_file, ’w’, newline=’’) as filewriter:header = filereader.readline()header = header.strip()header_list = header.split(’,’)print(header_list)#map 函數將 str 函數應用于 header_list 中的每個元素，#確保每個元素都是字符串。然后，#join 函數在 header_list 中的每個值之 間插入一個逗號，將這個列表轉換為一個字符串filewriter.write(’,’.join(map(str,header_list))+’n’)for row in filereader: row = row.strip() row_list = row.split(’,’) print(row_list) filewriter.write(’,’.join(map(str,row_list))+’n’)

說明：map 函數將 str 函數應用于 header_list 中的每個元素，確保每個元素都是字符串。然后，join 函數在 header_list 中的每個值之 間插入一個逗號，將這個列表轉換為一個字符串。

執行：

2、使用pandas讀寫和處理CSV文件

#使用pandas讀寫和處理CSV文件import pandas as pdinput_file = sys.argv[1]output_file = sys.argv[2]#data_frame：數據框也是存儲數據的一種方式。#數據框中保留了“表格”這種數據組織方式，不需要使用列表套列表的方式來分析數據data_frame = pd.read_csv(input_file)print(data_frame)data_frame.to_csv(output_file, index=False)

說明：data_frame：數據框也是存儲數據的一種方式。數據框中保留了“表格”這種數據組織方式，不需要使用列表套列表的方式來分析數據。

執行：

3、使用內置csv讀寫和處理CSV文件

#使用內置csv讀寫和處理CSV文件，用于正確 處理數據值中的嵌入逗號和其他復雜模式的import csvimport sysinput_file = sys.argv[1]output_file = sys.argv[2]with open(input_file, ’r’, newline=’’) as csv_in_file: with open(output_file, ’w’, newline=’’) as csv_out_file:#創建文件讀對象#第二個參數（就是 delimiter=’,’） 是默認分隔符，#所以如果你的輸入文件和輸出文件都是用逗號分隔的，就不需要指定這個 參數filereader = csv.reader(csv_in_file, delimiter=’,’)#創建文件寫對象filewriter = csv.writer(csv_out_file, delimiter=’,’)for row_list in filereader: print(row_list) filewriter.writerow(row_list)

說明：第二個參數（就是 delimiter=’,’） 是默認分隔符，所以如果你的輸入文件和輸出文件都是用逗號分隔的，就不需要指定這個參數。

執行：

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