读 csv
使用 pandas 读取
import pandas as pdimport csvif name == ‘__main__’:
# header=0——表示 csv 文件的第一行默认为 dataframe 数据的行名称,
# index_col=0——表示使用第 0 列作为 dataframe 的行索引,
# squeeze=True——表示如果文件只包含一列，则返回一个序列。
file_dataframe = pd.read_csv(‘../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv’, header=0, index_col=0, squeeze=True)
# 结果：
# 当参数 index_col=False 时，自动生成行索引 0 到 n
# csv 数据：
data_1 = []
# 读取行索引一样的数据, 保存为 list
try:
# 行索引为 i 的数据有多行, 列为 ’pre_star’
data_1.extend(file_dataframe .loc[i][‘pre_star’].values.astype(float))
except AttributeError:
# 行索引为 i 的数据只有单行,
data_1.extend([file_dataframe .loc[i][‘pre_star’]])
# 多行结果
# 行索引为 i 的数据只有一行时, 不能对 file_dataframe .loc[i][‘pre_star’] 使用.values, 否则会报错：
写 csv
使用 csv 写
stu1 = [lid, k, pre_count_data[k]]
# 打开文件，写模式为追加 ’a’
out = open(‘../results/write_file.csv’, ‘a’, newline=”)
# 设定写入模式
csv_write = csv.writer(out, dialect=’excel’)
# 写入具体内容
csv_write.writerow(stu1)