csv解析与导出可通过python实现，1.使用csv模块基础处理，适合小数据量；2.pandas库功能强大，适用于大数据及复杂操作；3.导出时csv模块写入灵活，pandas则更简洁高效；常见问题包括分隔符多样、编码差异及引号陷阱，需针对性处理。
解析CSV数据，导入导出，说白了就是把那些以逗号（或者其他什么符号）分隔开的文本信息，要么读进来变成我们程序能理解的数据结构，要么把程序里的数据按规矩写出去变成CSV文件。这事儿听起来简单，但真要做到滴水不漏，可得花点心思。
要真正把CSV这事儿玩明白，我个人觉得，Python是个非常趁手的工具。它内置的csv模块就能搞定大部分基础需求，而如果你要处理的数据量大、结构复杂，或者想更优雅地操作，pandas库简直是神器。
解析（导入）CSV文件：
最基础的，用Python的csv模块：
import csv
def parse_csv_basic(filepath):
data = []
try:
# newline=''是个小细节，它能防止在Windows系统上写入CSV时出现额外的空行。
# encoding='utf-8'是处理中文或特殊字符的关键，不然很容易乱码。
with open(filepath, 'r', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
header = next(reader) # 通常第一行是表头
for row in reader:
data.append(row)
print(f"成功读取 {len(data)} 行数据。")
return header, data
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 '{filepath}' 不存在。")
return None, None
except Exception as e:
print(f"读取CSV时发生错误：{e}")
return None, None
# 示例调用 (请替换为你的CSV文件路径)
# header, rows = parse_csv_basic('your_data.csv')
# if header and rows:
# print("表头:", header)
# print("前5行数据:", rows[:5])如果数据量大，或者需要更强大的数据处理能力，pandas是我的首选：
import pandas as pd
def parse_csv_pandas(filepath):
try:
# read_csv功能非常强大，能自动推断分隔符、处理引号、跳过空行等
df = pd.read_csv(filepath, encoding='utf-8')
print(f"成功使用pandas读取 {len(df)} 行数据。")
return df
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 '{filepath}' 不存在。")
return None
except Exception as e:
print(f"使用pandas读取CSV时发生错误：{e}")
return None
# 示例调用 (请替换为你的CSV文件路径)
# df = parse_csv_pandas('your_large_data.csv')
# if df is not None:
# print(df.head())pandas.read_csv简直是万金油，它能自动识别很多情况，比如分隔符、引号、编码（虽然最好还是明确指定），甚至可以直接指定列的数据类型。
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导出CSV文件：
用csv模块写入：
import csv
def export_csv_basic(filepath, header, data):
try:
with open(filepath, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(header) # 写入表头
writer.writerows(data) # 写入所有行
print(f"数据已成功导出到 '{filepath}'。")
except Exception as e:
print(f"导出CSV时发生错误：{e}")
# 示例调用 (假设之前有header和rows数据)
# export_csv_basic('output_data.csv', header, rows)用pandas写入就更简洁了：
import pandas as pd
def export_csv_pandas(filepath, dataframe):
try:
# index=False 避免将DataFrame的索引也写入CSV
dataframe.to_csv(filepath, index=False, encoding='utf-8')
print(f"数据已成功导出到 '{filepath}'。")
except Exception as e:
print(f"使用pandas导出CSV时发生错误：{e}")
# 示例调用 (假设之前有df数据)
# export_csv_pandas('output_dataframe.csv', df)to_csv方法也同样强大，index=False是个常用选项，因为DataFrame的索引通常不是我们想写入CSV的内容。
解析CSV文件时常见的坑与应对策略
说实话，解析CSV这事儿，最让人头疼的不是代码逻辑，而是那些“意料之外”的数据。我见过太多次因为这些小细节导致整个流程卡壳的情况。
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分隔符的“个性”： 别以为CSV就一定是逗号。我遇到过用分号、制表符（TSV）、甚至竖线
|做分隔符的。遇到这种情况，csv.reader可以指定delimiter参数，pd.read_csv则有sep参数，它甚至能自动识别一些常见的分隔符。如果你不确定，可以先读几行看看。 -
编码问题，永恒的痛：
UTF-8是国际通用，但国内很多老系统或者Excel默认导出的是GBK（或GB2312）。如果文件打开乱码，八成就是编码不对。尝试切换encoding='gbk'或者encoding='latin1'（有时候乱码成一些奇怪符号时，latin1能帮助你看到原始字节，进而判断真实编码）。Python的chardet库能帮你猜测编码，虽然不总是100%准确，但能提供很好的线索。 - 引号包裹的“陷阱”： 当字段内容本身包含分隔符
