Python-数据处置技巧大地下-CSV-开发者的-JSON-和 (python学校)
在/target=_blankclass=infotextkey>Python中处置CSV和JSON数据时，须要深化了解这两种数据格局的读取、写入、处置和转换方法。
上方将具体引见如何在Python中处置CSV和JSON数据，并提供一些示例和最佳通常。
CSV数据处置
1.读取CSV数据
CSV（逗号分隔值）是一种经常出现的数据格局，通罕用于存储表格数据。Python提供了内置的csv模块，可以轻松读取CSV文件。
importcsv#关上CSV文件启动读取withopen('data.csv',)ascsvfile:reader=csv.reader(csvfile)forrowinreader:print(row)上述代码会关上名为data.csv的文件并将其读取为CSV数据。csv.reader对象用于逐行读取文件内容，并将每一行宰割成列表。可以依据须要进一步处置这些列表。
2.写入CSV数据
要将数据写入CSV文件，可以经常使用csv.writer对象。
importcsv#关上CSV文件启动写入withopen('output.csv','w',)ascsvfile:writer=csv.writer(csvfile)writer.writerow(['Name','Age','City'])writer.writerow(['Alice',25,'NewYork'])writer.writerow(['Bob',30,'LosAngeles'])上述代码会创立名为output.csv的CSV文件并写入数据。writerow()方法用于将一行数据写入文件。
JSON数据处置
1.解析JSON数据
JSON（Script对象示意法）是一种轻量级的数据替换格局，宽泛用于Web运行程序和API中。
Python内置允许JSON数据的解析，经过json模块可以轻松解析JSON字符串。
importjson#JSON字符串json_data='{"name":"Alice","age":25,"city":"NewYork"}'#解析JSON字符串>上述代码将JSON字符串解析为Python数据结构，通常是字典。可以经过键访问JSON中的数据项。2.生成JSON数据
要生成JSON数据，可以经常使用json.dumps()函数将Python数据结构转换为JSON字符串。
importjson#Python字典>上述代码将Python字典转换为JSON字符串，可以将其用于存储、传输或与其余运行程序共享数据。3.处置复杂JSON数据
当处置复杂的JSON数据，包含嵌套结构或数组时，可以经常使用递归方法或遍从来访问和操作数据。
importjson#复杂JSON数据json_data='{"name":"Alice","contacts":[{"type":"eml","value":"alice@email.com"},{"type":"phone","value":"123-456-7890"}]}'#解析JSON字符串>上述代码展示了如何访问嵌套在JSON中的数据项，以及如何迭代处置数组。CSV与JSON的比拟
CSV的好处：
JSON的好处：
最佳通常
总结
无论处置的是CSV还是JSON数据，Python都提供了弱小的工具来读取、写入、解析和生成这些数据格局。
无论是启动数据剖析、Web开发还是与其余运行程序启动数据替换，把握这些技艺都将十分有用。
怎么用python读取csv数据
csv是我接触的比较早的一种文件，比较好的是这种文件既能够以电子表格的形式查看又能够以文本的形式查看。最早接触是在别人的Perl脚本中，或许是为了充分利用Perl的文本处理能力。不过，日常的生活工作中我用到的比较多的倒还是电子表格。
创建一个电子表格如下：
使用Mac中Numbers功能将其导出为csv文件，使用文本查看文件内容如下：
GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat
index,name,comment,,,,
1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,
换用pandas尝试数据文件读取如下：
In [1]:importpandasaspd
In [3]:data = _csv()
In [4]:data
index namecomment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
01 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN
12 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN
23 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN
34 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN
45 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN
56 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN
67 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN
78 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN
89 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN
9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN
10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN
11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN
12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN
13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN
14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN
15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN
16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN
17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN
18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN
19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN
20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN
查看读取出来的结果，看的出结果被处理成了pandas的DataFrame格式。
In [6]: type(data)
python处理csv数据
假设：你的表格叫，有一个表叫Sheet1，在读取的时候跳过第一行，使用列1和2，就可以用以下的方法，再转换成数组即可。
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