python能處理csv文件嗎？實(shí)例分析與應(yīng)用

CSV（逗號分隔值）文件是數(shù)據(jù)存儲和交換的常見格式，而Python作為一門強(qiáng)大的編程語言，能夠輕松處理CSV文件。本文將通過具體實(shí)例分析，展示Python在處理CSV文件方面的便利性和應(yīng)用場景。

首先，讓我們看一個簡單的例子。假設(shè)我們有一個包含學(xué)生信息的CSV文件（students.csv），其中包括學(xué)生姓名、年齡和成績。我們想要通過Python讀取這個文件，并計(jì)算平均成績。

import csv

# 打開CSV文件
with open('students.csv', 'r') as file:
    # 創(chuàng)建CSV讀取器
    csv_reader = csv.reader(file)

    # 跳過表頭
    next(csv_reader)

    # 初始化成績總和和學(xué)生人數(shù)
    total_score = 0
    num_students = 0

    # 逐行讀取文件
    for row in csv_reader:
        # 提取成績列并轉(zhuǎn)換為整數(shù)
        score = int(row[2])

        # 累加成績
        total_score += score
        num_students += 1

# 計(jì)算平均成績
average_score = total_score / num_students

print(f'平均成績：{average_score}')

以上代碼演示了如何使用Python的CSV模塊讀取CSV文件，并計(jì)算其中一列的平均值。這只是處理CSV文件的冰山一角，Python還提供了豐富的庫和函數(shù)，用于處理各種CSV操作，如寫入、過濾、排序等。

接下來，我們看一個更復(fù)雜的例子。假設(shè)我們需要將一個包含商品信息的CSV文件（products.csv）中的特定商品價(jià)格降低10%。我們可以使用Python修改CSV文件并保存新的結(jié)果。

import csv

# 打開CSV文件
with open('products.csv', 'r') as file:
    # 創(chuàng)建CSV讀取器
    csv_reader = csv.reader(file)

    # 讀取表頭
    header = next(csv_reader)

    # 找到價(jià)格列的索引
    price_index = header.index('Price')

    # 讀取并修改每一行的價(jià)格
    for row in csv_reader:
        # 提取價(jià)格并轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)
        price = float(row[price_index])

        # 降低價(jià)格10%
        new_price = price * 0.9

        # 更新價(jià)格列
        row[price_index] = new_price

# 將修改后的結(jié)果寫入新的CSV文件
with open('updated_products.csv', 'w', newline='') as new_file:
    # 創(chuàng)建CSV寫入器
    csv_writer = csv.writer(new_file)

    # 寫入表頭
    csv_writer.writerow(header)

    # 寫入修改后的行
    csv_writer.writerows(rows)

以上例子展示了如何使用Python讀取CSV文件，找到特定列，修改數(shù)據(jù)，最后將結(jié)果寫入新的CSV文件。這種操作對于批量處理數(shù)據(jù)非常實(shí)用，Python的簡潔語法和豐富的庫讓這些任務(wù)變得相對輕松。

總的來說，Python能夠輕松操控CSV文件，不僅具有良好的讀取和寫入支持，還提供了豐富的數(shù)據(jù)處理功能。這使得Python成為處理CSV文件的理想選擇，無論是簡單的數(shù)據(jù)提取還是復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

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