Pandas 即Python Data Analysis Library，是为了解决数据分析而创建的第三方工具，它不仅提供了丰富的数据模型，而且支持多种文件格式处理，包括CSV、HDF5、HTML 等，能够提供高效的大型数据处理。
另外，csv模块也同样可以进行csv文件读写。
import pandas
import csv
pandas模块-读取CSV文件
import pandas
data = pandas.read_csv(csv_path)
查看前两行
print(data.head(2))
读到的数据为DataFrame结构。
csv_path可以是后缀为 .csv或 .txt
用 .iterrows()方式读取某些列:
data = pandas.read_csv(csv_path)
按表头内容筛选某列
for index, row in data[['某列表头','某列表头']].iterrows():
row1 = row[0]
row2 = row[1]
csv模块-读取CSV文件
可以按列读取：
import csv
with open(csv_file,'r') as csvfile:
data = csv.reader(csvfile)
# 按列号筛选
column = [row[3]for row in data] #读取第4列
也可以全部读到list中便于操作：
with open(csv_path,'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
data = []
for row in reader:
data.append(row)
pandas模块-写入CSV文件
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv(csv_path)
csv模块-写入CSV文件
import csv
方法1
g = open(csv_path, 'w', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.writer(g, delimiter=' ', quotechar=' ', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
方法2
csv_writer.writerow(data)
详细参数参考：
http://t.zoukankan.com/xiaowangba9494-p-14355685.html
Original: https://www.cnblogs.com/camilia/p/16008389.html
Author: CAMILIA
Title: [Python]-pandas模块-CSV文件读写
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