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pythoncsv函数 python cov函数( 二 )

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最后，解析器允许您指定自定义date_parser函数，以充分利用日期解析API的灵活性：
Pandas不能原生表示具有混合时区的列或索引 。如果CSV文件包含带有时区混合的列，则默认结果将是带有字符串的object-dtype列 ， 即使包含parse_dates 。
要将混合时区值解析为datetime列 ， 请将部分应用的to_datetime（）传递给utc = True作为date_parser 。
说说如何利用 Python 处理 CSV 文件CSV 表示 “Comma-Separated Values （逗号分隔的值） ” ，CSV 文件是简化的电子表格 ， 实际为纯文本文件 。
一个 CSV 文件，格式是这样的：
因为 CSV 文件中的每个单元格都是以逗号分割，所以也许有人会对每行文本调用 split() 方法，来解析 CSV 文件 。但 CSV 文件也有自己的转义字符，通过转义字符，允许逗号和其他字符作为值的一部分，但单纯使用 split() 方法不能处理这些转义字符 。因为这些潜在的缺陷 ， 所以建议总是使用 csv 模块来读写 CSV 文件 。
csv 模块是 Python 自带的，所以可以直接导入 。
要使用 csv 模块从 CSV 文件中读取数据，我们需要创建一个 Reader 对象 。通过 Reader 对象 ， 我们可以迭代遍历 CSV 文件中的每一行内容 。
运行结果：
要用 csv 模块读取 CSV 文件，首先先使用 open() 函数打开它 ，就像打开任何其他文本文件一样 。然后将它传递给 csv .reader() 函数 。这个函数将返回一个 Reader 对象 。注意，csv .reader() 函数不接受文件名作为入参 。
要访问 Reader 对象中的值 ， 最直接的方法，就是利用list() 将它转换成一个普通 Python 列表 。它实际为一个包含列表的列表，用于表示二维数据 。
我们还可以使用表达式data [ row ][ col ] 来访问 CSV 中特定行和列的值 。其中，row 是 data 中一个列表的下标，col 是该列表中，我们想访问的项的下标：
运行结果：
运行结果：
Writer 对象可以让我们把数据写入 CSV 文件 。
运行结果：
在 Windows 上，需要为 open() 函数的 newline 关键字参数传入一个空字符串 。如果没有设置 newline 参数，output.csv 中的行距将变为两倍，如下图所示 。
如果写入的内容包含逗号，那么 csv 模块会自动加上双引号 ， 对其进行转义，如下例所示 。
运行结果：
我们也可以利用 delimiter  ， 来制作 TSV 文件，TSV 是Tab-separated values的缩写，即以制表符作为分隔符的文件；利用 lineterminator 参数来设定行距 。
运行结果：
这里利用 lineterminator='\n\n\n' 将行与行之间的字符变为三个换行符，效果就是实现了 3 倍行距 。
Python之csv模块 csv文件具有格式简单pythoncsv函数，快速存取 ， 兼容性好等特点，工程、金融、商业等很多数据文件都是采用csv文件保存和处理 。工作中数据处理也用到了csv ， 简要总结下使用经验，特别是那些由于本地兼容性导致的与官方文档的差异使用 。
csv（comma Seperated Values）文件的格式非常简单，类似一个文本文档，每一行保存一条数据，同一行中的各个数据通常采用逗号（或tab）分隔 。
python自带了csv模块，专门用于处理csv文件的读取和存档 。
csv模块中，主要由两种方式存取csv文件pythoncsv函数：函数方法pythoncsv函数；类方法 。
csv.reader(csvfile，dialect ='excel'，** fmtparams)
返回一个reader对象，它将迭代给定csvfile中的行 。
csvfile可以是任何支持迭代器协议的对象，并在每次next()调用其方法时返回一个字符串- 文件对象和列表对象都是合适的 。如果csvfile是一个文件对象 ， 那么它必须在平台上以“b”标志打开，这会产生影响 。可以给出可选的 dialect 参数，该参数用于定义特定于CSV方言的一组参数 。它可以是类的子类的实例，也可以是函数Dialect返回的字符串之一 list_dialects() 。其他可选的fmtparams可以给出关键字参数来覆盖当前方言中的各个格式参数 。

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