python保存csv

‘壹’ python 保存csv到新的文件夹

你可以这样做：
import os
#获取当前文件夹，也就是当前py文件所处的文件夹
current_path = os.getcwd()

#结合文件夹
path = current_path+"\\data\\file1\\file2\\"
csvfile = file(path+"twse_com_tw.zho_CHN.UTF8.csv", 'wb')

‘贰’ python怎么样把学生信息管理系统的信息保存到csv中

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

# 导入CSV安装包
import csv

# 1. 创建文件对象
f = open('D:/AAA.csv','w',encoding='utf-8',newline="")

# 2. 基于文件对象构建 csv写入对象
csv_writer = csv.writer(f)

# 3. 构建列表头
csv_writer.writerow(["姓名","年龄","性别"])

# 4. 写入csv文件内容
csv_writer.writerow(["l",'18','男'])
csv_writer.writerow(["c",'20','男'])
csv_writer.writerow(["w",'22','女'])

# 5. 关闭文件
f.close()
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‘叁’ 求Python大神指导，一个csv文件，把其中每一列的数据提取出来单独保存为一个csv文件

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：

就可以存储为csv文件，文件内容是：
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']]

要提取其中某一列，可以用下面的代码：

#!/usr/bin/python3
# -*- conding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'

import csv

#读取第二列的内容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
column = [row[1] for row in reader]

print(column)

得到：
['Name', 'mayi', 'jack', 'tom', '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", "r", 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", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
column = [row['Name'] for row in reader]
print(column)

得到：
['mayi', 'jack', 'tom', '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：

‘肆’ python 转换excel为csv

1、打开你需要转换的Excel表格。这里特别介绍一下多个数字的现象，我们知道，像身份证这些多位数字，在正常表格里都是会加上一个‘来使其显示的，或者换成“文本”模式的单元格形式：这里分别以文本形式以及加‘的数字形式，为大家讲解转换成CSV格式后的效果差别。
2、先看以文本形式保存的表格转换：
2.1然后，就可以点击左上角的office按钮，选择“另存为”里的“其他格式”：
2.2然后在另存为的“保存类型”里选择“CSV（逗号分隔）（*.csv）”这个选项：
2.3然后会有一个提示，点击确定：
2.4然后再有一个提示，点击“是”：
2.5然后当你退出并打开保存的CSV格式文件时，发现18位的数据最后三位是0：
3、但是，当你把CSV文件直接修改后缀转换成txt文件时，发现数据又是正常的。
4、所以你可以转换为txt来保存，直接CSV上传可能会有问题，但是可以使用下面这个方法，就会完全显示数据了。
5、看到上面第一步的那里，数据是以‘形式保存的，然后后面的另存为方法一样进行，这样子最后保存的CSV文件就还是有全部的显示数据了：
6、而且这样子再直接转换成txt文本的数据也是正常的，只是都多了个‘号就是。如果数据不是太麻烦的，那么直接看另存为的方法就可以了，不用看上面对于长数据的解释说明。

‘伍’ python爬虫怎么把csv文件保存到指定路径

用控制台还真没试过，如果是用脚本来保存的话就是在open那里给定文件的绝对路径就可以了。如果是没用with的话，要记得把文件close掉，不然会占用系统资源的。
with open（" xxx/xxx/xxx. csv","w"）:
要输入的内容

‘陆’ 1 如何用Python导入Excel以及csv数据集

Excel是一个二进制文件，它保存有关工作簿中所有工作表的信息

CSV代表Comma Separated Values 。这是一个纯文本格式，用逗号分隔一系列值

Excel不仅可以存储数据，还可以对数据进行操作

CSV文件只是一个文本文件，它存储数据，但不包含格式，公式，宏等。它也被称为平面文件

Excel是一个电子表格，将文件保存为自己的专有格式，即xls或xlsx

CSV是将表格信息保存为扩展名为.csv的分隔文本文件的格式

保存在excel中的文件不能被文本编辑器打开或编辑

CSV文件可以通过文本编辑器（如记事本）打开或编辑

excel中会有若干个表单，每个表单都会这些属性： 

行数（nrows） 列数（ncols） 名称（name） 索引（number） 

import xlrd //执行操作前需要导入xlrd库 

#读取文件 

excel = xlrd.open_workexcel("文件地址") //这里表格名称为excel，文件的地址可以从文件的属性中看到 

#读取表格表单数量 

sheet_num= excel.nsheets // sheet_num为变量，其值为表格表单数量 

#读取表格表单名称 

sheet_name = excel.sheet_names() // sheet_name为变量，其值为表格表单名称 

#如果想要看到上述两个变量，可以使用print()函数将它们打印出来 

#想要读取某个表单的数据，首先获取表单 excel.sheet_by_index(0) 

//表单索引从0开始，获取第一个表单对象 excel.sheet_by_name('xxx') 

// 获取名为”xxx”的表单对象 excel.sheets() 

// 获取所有的表单对象 获取单元格的内容：使用cell_value 方法 这里有两个参数：行号和列号，用来读取指定的单元格内容。 

第一行的内容是:sheet.row_values(rowx=0) 

第一列的内容是:sheet.col_values(colx=0)

CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。

import csv //执行操作前需要导入csv库 

#csv读取 

遍历其中数据 csv_file = csv.reader(open(‘文件地址’,’r’)) for x in csv_file print(x)

‘柒’ Python的文件存储用哪个标准模块

Python的模块文件放在以下地方：默认的在安装文件的Libsite-packages路径下面；如果想自己控制这些模块的话，可以放在任何地方，然后把这个路径设置为环境变量即可。

小数据存储

我们在编写代码的时候，经常会涉及到数据存储的情况，如果是爬虫得到的大数据，我们会选择使用数据库，或者excel存储。但如果只是一些小数据，或者说关联性较强且存在存储后复用的数据，我们该如何存储呢？

使用open保存文本

最简单、粗暴+无脑的存储方式就是保存成一个文本文档了。
使用open函数，将结果一行行的保存成文本,这里涉及的知识点只有简单的几条：

• 文件读写模式，r 、w、a、b、+ ,掌握这几种即可。

• 使用单独的open打开文件时，需要注意结尾时的调用close()函数关闭文档

• 推荐使用上下文管理器的with open操作

csv文件

之所以将csv与excel分开说，首先需要扫盲下，csv属于特定格式的文本文件(使用逗号分隔)，而excel是二进制文件。
csv可以直接使用文本编辑器打开，excel不行…
其实csv文件，完全可以使用open函数进行保存，只要你将每行数据都使用,分隔开即可。
另外，python自带csv库，可以很方便的操作与保存该数据

xml文件

xml文件的方式，已经逐渐被淘汰了，为什么这么说？因为它繁琐的树形结构，导致了在传输过程中，占用了更多的内存。所以，除非必要，真的不推荐以xml的形式存储你的数据…

‘捌’ 怎么将Python的运行结果导出为csv格式

兄弟，python下面自带了csv模块，直接import调用就行了
将内存中的数据写入到csv文件的话，直接open一个新文件，用csv下的writer方法就可以将数据写入到csv本地文件

‘玖’ python怎么样把学生信息管理系统的信息保存到csv中

import csv
# 1. 创建文件对象

filename = 'D:/AAA.csv'
f = open(filename,'w',encoding='utf-8',newline="")
# 2. 构建 csv写入对象
csv_writer = csv.writer(f)
# 3. 写入文件头
csv_writer.writerow(["姓名","年龄","性别"])
# 4. 写入csv文件内容
csv_writer.writerow(["张三",'15','男'])
csv_writer.writerow(["李四",'14','男'])
csv_writer.writerow(["王五",'15','女'])
# 5. 关闭文件
f.close()

print(f"File {filename} was created.")

‘拾’ python中如何保存文件

1>保存为二进制文件，pkl格式

import pickle
pickle.mp(data,open('file_path','wb')) #后缀.pkl可加可不加
若文件过大

pickle.mp(data,open('file_path', 'wb'),protocol=4)
读取该文件：

data= pickle.load(open('file_path','rb'))

2>保存为二进制文件，npz格式

import numpy as np
np.savez('file_path/file_name.npz', data1=X,data2=y)
读取该文件：

with np.load('file_path/file_name.npz') as data:
X = data['data1']
y= data['data2']

3>DataFrame文件保存为.csv

dataframe_file.to_csv("file_path/file_name.csv", index=False)
读取该文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_path/file_name.csv')