csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格：
No.,Name,Age,score 1,mayi,18,99 2,jack,21,89 3,tom,25,95 4,rain,19,80
假设上述csv文件保存为"test.csv"
1.读文件
如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列，即一个字段，利用Python自带的csv模块，有两种方法可以实现：
第一种方法使用reader函数，接收一个可迭代的对象（比如csv文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出csv的内容：比如下面的代码可以读取csv的全部内容，以行为单位：
#!/usr/bin/python3 # -*- conding:utf-8 -*- __author__ = 'mayi' import csv #读 with open("test.csv","r",encoding = "utf-8") as f: reader = csv.reader(f) rows = [row for row in reader] print(rows)
得到：
[['No.','Name','Age','score'],['1','mayi','18','99'],['2','jack','21','89'],['3','tom','25','95'],['4','rain','19','80']]
#!/usr/bin/python3 # -*- conding:utf-8 -*- __author__ = 'mayi' import csv #读取第二列的内容 with open("test.csv",encoding = "utf-8") as f: reader = csv.reader(f) column = [row[1] for row in reader] print(column)
得到：
['Name','rain']
注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号，比如Name在第2列，而不能根据'Name'这个标题查询。这时可以采用第二种方法：
第二种方法是使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#读
with open("test.csv",encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
column = [row for row in reader]
print(column)
得到：
[{'No.': '1','Age': '18','score': '99','Name': 'mayi'},{'No.': '2','Age': '21','score': '89','Name': 'jack'},{'No.': '3','Age': '25','score': '95','Name': 'tom'},{'No.': '4','Age': '19','score': '80','Name': 'rain'}]
如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：
#!/usr/bin/python3 # -*- conding:utf-8 -*- __author__ = 'mayi' import csv #读取Name列的内容 with open("test.csv",encoding = "utf-8") as f: reader = csv.DictReader(f) column = [row['Name'] for row in reader] print(column)
得到：
['mayi','rain']
2.写文件
读文件时，我们把csv文件读入列表中，写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中。
#!/usr/bin/python3 # -*- conding:utf-8 -*- __author__ = 'mayi' import csv #写：追加 row = ['5','hanmeimei','23','81'] out = open("test.csv","a",newline = "") csv_writer = csv.writer(out,dialect = "excel") csv_writer.writerow(row)
得到：
