Python怎样处理CSV文件？csv模块高效用法-Python教程-PHP中文网

Python怎样处理CSV文件？csv模块高效用法

蓮花仙者

发布： 2025-08-07 09:52:01

原创

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python处理csv文件最核心且推荐的方式是使用内置的csv模块，它轻量、高效且能直接掌控数据流。2. 读取csv文件应使用csv.reader或更推荐的csv.dictreader，配合with open()确保文件安全关闭，并添加newline=''避免空行问题。3. 写入csv文件使用csv.writer或csv.dictwriter，分别通过writerow()和writerows()写入单行或多行数据。4. 处理带表头的csv文件时，应优先使用csv.dictreader和csv.dictwriter，它们以字典形式操作数据，按列名访问，避免因列顺序变化导致的错误，提升代码可读性和健壮性。

Python怎样处理CSV文件？csv模块高效用法

Python处理CSV文件，最核心且推荐的方式就是使用内置的

csv

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模块。它提供了读写CSV格式数据的强大功能，兼顾了效率和灵活性，能很好地应对各种复杂情况。无论是简单的文本操作，还是处理带有特殊字符、不同分隔符的大型文件，

csv

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模块都能高效应对，让你对数据流有更直接的掌控感。

说起Python处理CSV，我脑子里第一个跳出来的就是那个朴实无华但极其强大的内置

csv

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模块。它不像pandas那样大而全，但对于日常的CSV操作，绝对是够用且高效的。我个人偏爱它，因为它轻量，依赖少，而且能让你对数据流有更直接的掌控感。

最常见的操作无非是读和写。

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读CSV文件： 打开文件是第一步，务必用

with open(...)

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，这能保证文件被正确关闭，避免资源泄露——这可是个好习惯。

import csv

def read_csv_example(filepath):
    data = []
    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', newline='') as file:
            reader = csv.reader(file)
            # 如果文件有标题行，可以用 next(reader, None) 跳过
            # header = next(reader, None)
            for row in reader:
                data.append(row)
        print(f"成功读取 {len(data)} 行数据。")
        for i, row in enumerate(data[:3]): # 打印前三行看看
            print(f"行 {i+1}: {row}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误：文件 '{filepath}' 未找到。")
    except Exception as e:
        print(f"读取文件时发生错误：{e}")
    return data

# 假设有一个名为 'example.csv' 的文件
# 内容示例：
# Name,Age,City
# Alice,30,New York
# Bob,24,London
# read_csv_example('example.csv')

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这里有个小细节，

newline=''

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很重要，它能防止在Windows上写入CSV时出现空行。我以前就踩过这个坑，调试了半天才发现是这个参数没加。

csv.reader

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会把每一行读成一个列表，很直观。

写CSV文件： 写入也类似，用

csv.writer

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。

import csv

def write_csv_example(filepath, data_to_write):
    try:
        with open(filepath, 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
            writer = csv.writer(file)
            # 写入标题行
            writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
            # 写入多行数据
            writer.writerows(data_to_write)
        print(f"数据成功写入到 '{filepath}'。")
    except Exception as e:
        print(f"写入文件时发生错误：{e}")

# 示例数据
sample_data = [
    ['Alice', 30, 'New York'],
    ['Bob', 24, 'London'],
    ['Charlie', 35, 'Paris']
]
# write_csv_example('output.csv', sample_data)

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writerow

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和

writerows

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分别用于写入单行和多行，非常方便。这些都是基础，但掌握好它们，日常工作就能顺畅很多。

处理带表头（Header）的CSV文件有哪些技巧？

在实际工作中，CSV文件几乎都有表头。直接用

csv.reader

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虽然能读，但你得记住每一列是啥，万一顺序变了，代码就得跟着改，这简直是噩梦。所以，我强烈推荐使用

csv.DictReader

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和

csv.DictWriter

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。

用

DictReader

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读取带表头的CSV：

DictReader

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会把每一行读成一个字典，字典的键就是表头里的列名。这简直是太方便了，你再也不用担心列的顺序问题，直接按名字取值就行。

import csv

def read_csv_with_header(filepath):
    data = []
    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', newline='') as file:
            reader = csv.DictReader(file)
            # reader.fieldnames 会自动获取表头
            print(f"文件表头: {reader.fieldnames}")
            for row in reader:
                data.append(row)
        print(f"成功读取 {len(data)} 行数据（不含表头）。")
        for i, row in enumerate(data[:3]):
            print(f"行 {i+1}: {row}")
            # 访问数据就像访问字典一样
            # print(row['

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