不間斷 Python 挑戰 Day 28 - 處理CSV文件

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Wei-Jie Weng
更新於 發佈於 閱讀時間約 31 分鐘

CSV全名為Comma-Separated Values，中文稱為逗號分隔值，也可稱為字元分隔值，因為分隔字元可以不是逗號。它以純文字的形式儲存表格資料，同一列的資料以逗號或其它符號分隔成不同欄位，每一列的資料間以換行符號分隔。網路上很多資料的格式都是以CSV檔案呈現，例如交通部中央氣象局的觀測資料查詢系統、或是台灣證券交易所的上市股票交易資訊等。這篇文章會說明如何以Python內建的csv模組來處理CSV檔案。

開啟CSV檔案

以台灣證券交易所的上市個股日成交資訊為例，進入台灣證券交易所網站後，點選"交易資訊"中的"個股日成交資訊"，進入查詢畫面。

台灣證券交易所

台灣證券交易所

假設我們想要查詢"元大台灣50"在二月份的日成交資訊，可以在股票代碼欄位輸入"元大台灣50"的股票代碼"0050"，按下查詢後便可在網頁上顯示出股票的開、高、低、收等資訊，並可點下"CSV下載"的連結，將該表格的CSV檔案下載下來。

個股日成交資訊

個股日成交資訊

111年2月元大台灣50日成交資訊

111年2月元大台灣50日成交資訊

以記事本開啟下載的檔案，可以看到這個CSV檔案的原始格式。

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以下是使用Excel開啟檔案的結果。

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讀取CSV檔案

如同在上一節開啟純文字文件的方式，CSV檔案也適用同樣的方式開啟，搭配with關鍵字，使用open()函數開啟CSV檔案後，可用read()函數將檔案內容讀出來，或是使用readlines()函數將檔案內容存成串列。

with open("STOCK_DAY_0050_202202.csv") as csv_read_file:
　　csv_read_data = csv_read_file.readlines()
　　print(csv_read_data)

執行結果如下：

['"111年02月 0050 元大台灣50       各日成交資訊"\n', '"日期","成交股數","成交金額","開盤價","最高價","最低價","收盤價","漲跌價差","成交筆數",\n', '"111/02/07","25,312,461","3,593,629,562","142.60","142.80","141.20","142.30","+0.75","27,821",\n', '"111/02/08","11,521,967","1,648,442,209","143.30","143.50","142.80","142.90","+0.60","12,271",\n', '"111/02/09","8,470,497","1,211,943,126","143.50","143.50","142.65","143.40","+0.50","10,362",\n', '"111/02/10","6,325,130","912,680,055","143.90","145.05","143.50","145.05","+1.65","9,065",\n', '"111/02/11","4,556,282","659,321,520","144.70","145.05","144.05","144.95","-0.10","6,376",\n', '"111/02/14","12,907,152","1,841,179,721","143.95","143.95","142.20","142.70","-2.25","23,175",\n', '"111/02/15","8,139,525","1,160,338,475","142.70","143.20","141.95","142.05","-0.65","16,664",\n', '"111/02/16","6,906,308","995,478,507","143.90","144.45","143.80","144.40","+2.35","9,252",\n', '"111/02/17","5,161,916","746,195,906","144.40","145.00","144.00","144.50","+0.10","7,328",\n', '"111/02/18","4,068,622","584,581,991","143.50","144.15","143.05","144.10","-0.40","5,997",\n', '"111/02/21","4,807,904","689,347,421","143.45","143.85","142.80","143.80","-0.30","8,772",\n', '"111/02/22","20,814,988","2,943,619,804","142.60","142.65","140.75","141.85","-1.95","42,631",\n', '"111/02/23","4,803,500","681,745,270","141.85","142.40","141.65","142.25","+0.40","8,142",\n', '"111/02/24","32,725,876","4,565,434,642","141.10","141.10","138.30","138.80","-3.45","67,346",\n', '"111/02/25","24,731,645","3,424,810,229","139.05","139.20","137.85","138.50","-0.30","43,146",\n', '"說明:"\n', '"符號說明:+/-/X表示漲/跌/不比價"\n', '"當日統計資訊含一般、零股、盤後定價、鉅額交易，不含拍賣、標購。"\n', '"ETF證券代號第六碼為K、M、S、C者，表示該ETF以外幣交易。"\n', '\n']

可以注意到若以這種方式讀取檔案，串列的元素是以字串的形式存在，且將每個欄位以及逗號合在一起，難以做進一步的資料處理。在此，我們可以導入csv模組的reader()方法建立reader物件，再使用for迴圈逐行讀出reader物件資料，或是將其轉換為串列，每個欄位就可以被分開，成為串列的一個元素。

  • 使用for迴圈逐行讀出Reader物件資料：
with open("STOCK_DAY_0050_202202.csv") as csv_read_file:
　　csv_read_data = csv.reader(csv_read_file)
　　for row in csv_read_read_data:
　　　　print(row)

執行結果：

['111年02月 0050 元大台灣50       各日成交資訊']
['日期', '成交股數', '成交金額', '開盤價', '最高價', '最低價', '收盤價', '漲跌價差', '成交筆數', '']
['111/02/07', '25,312,461', '3,593,629,562', '142.60', '142.80', '141.20', '142.30', '+0.75', '27,821', '']
['111/02/08', '11,521,967', '1,648,442,209', '143.30', '143.50', '142.80', '142.90', '+0.60', '12,271', '']
['111/02/09', '8,470,497', '1,211,943,126', '143.50', '143.50', '142.65', '143.40', '+0.50', '10,362', '']
['111/02/10', '6,325,130', '912,680,055', '143.90', '145.05', '143.50', '145.05', '+1.65', '9,065', '']
['111/02/11', '4,556,282', '659,321,520', '144.70', '145.05', '144.05', '144.95', '-0.10', '6,376', '']
['111/02/14', '12,907,152', '1,841,179,721', '143.95', '143.95', '142.20', '142.70', '-2.25', '23,175', '']
['111/02/15', '8,139,525', '1,160,338,475', '142.70', '143.20', '141.95', '142.05', '-0.65', '16,664', '']
['111/02/16', '6,906,308', '995,478,507', '143.90', '144.45', '143.80', '144.40', '+2.35', '9,252', '']
['111/02/17', '5,161,916', '746,195,906', '144.40', '145.00', '144.00', '144.50', '+0.10', '7,328', '']
['111/02/18', '4,068,622', '584,581,991', '143.50', '144.15', '143.05', '144.10', '-0.40', '5,997', '']
['111/02/21', '4,807,904', '689,347,421', '143.45', '143.85', '142.80', '143.80', '-0.30', '8,772', '']
['111/02/22', '20,814,988', '2,943,619,804', '142.60', '142.65', '140.75', '141.85', '-1.95', '42,631', '']
['111/02/23', '4,803,500', '681,745,270', '141.85', '142.40', '141.65', '142.25', '+0.40', '8,142', '']
['111/02/24', '32,725,876', '4,565,434,642', '141.10', '141.10', '138.30', '138.80', '-3.45', '67,346', '']
['111/02/25', '24,731,645', '3,424,810,229', '139.05', '139.20', '137.85', '138.50', '-0.30', '43,146', '']
['說明:']
['符號說明:+/-/X表示漲/跌/不比價']
['當日統計資訊含一般、零股、盤後定價、鉅額交易，不含拍賣、標購。']
['ETF證券代號第六碼為K、M、S、C者，表示該ETF以外幣交易。']
[]
  • 將Reader物件轉換為串列，再使用for迴圈逐行讀出串列內容：
with open("STOCK_DAY_0050_202202.csv") as csv_read_file:
　　csv_read_data = csv.reader(csv_read_file)
　　csv_read_list = list(csv_read_data)
　　for row in csv_read_list:
　　　　print(row)

執行得到相同的結果：

['111年02月 0050 元大台灣50       各日成交資訊']
['日期', '成交股數', '成交金額', '開盤價', '最高價', '最低價', '收盤價', '漲跌價差', '成交筆數', '']
['111/02/07', '25,312,461', '3,593,629,562', '142.60', '142.80', '141.20', '142.30', '+0.75', '27,821', '']
['111/02/08', '11,521,967', '1,648,442,209', '143.30', '143.50', '142.80', '142.90', '+0.60', '12,271', '']
['111/02/09', '8,470,497', '1,211,943,126', '143.50', '143.50', '142.65', '143.40', '+0.50', '10,362', '']
['111/02/10', '6,325,130', '912,680,055', '143.90', '145.05', '143.50', '145.05', '+1.65', '9,065', '']
['111/02/11', '4,556,282', '659,321,520', '144.70', '145.05', '144.05', '144.95', '-0.10', '6,376', '']
['111/02/14', '12,907,152', '1,841,179,721', '143.95', '143.95', '142.20', '142.70', '-2.25', '23,175', '']
['111/02/15', '8,139,525', '1,160,338,475', '142.70', '143.20', '141.95', '142.05', '-0.65', '16,664', '']
['111/02/16', '6,906,308', '995,478,507', '143.90', '144.45', '143.80', '144.40', '+2.35', '9,252', '']
['111/02/17', '5,161,916', '746,195,906', '144.40', '145.00', '144.00', '144.50', '+0.10', '7,328', '']
['111/02/18', '4,068,622', '584,581,991', '143.50', '144.15', '143.05', '144.10', '-0.40', '5,997', '']
['111/02/21', '4,807,904', '689,347,421', '143.45', '143.85', '142.80', '143.80', '-0.30', '8,772', '']
['111/02/22', '20,814,988', '2,943,619,804', '142.60', '142.65', '140.75', '141.85', '-1.95', '42,631', '']
['111/02/23', '4,803,500', '681,745,270', '141.85', '142.40', '141.65', '142.25', '+0.40', '8,142', '']
['111/02/24', '32,725,876', '4,565,434,642', '141.10', '141.10', '138.30', '138.80', '-3.45', '67,346', '']
['111/02/25', '24,731,645', '3,424,810,229', '139.05', '139.20', '137.85', '138.50', '-0.30', '43,146', '']
['說明:']
['符號說明:+/-/X表示漲/跌/不比價']
['當日統計資訊含一般、零股、盤後定價、鉅額交易，不含拍賣、標購。']
['ETF證券代號第六碼為K、M、S、C者，表示該ETF以外幣交易。']
[]

使用索引讀取串列內容

假設我們想讀取"元大台灣50"在二月份每天的收盤價，觀察一下上方資料的型態，可以看到資料的最前和最後有一些不屬於成交資訊的內容，因此對資料做一些簡易的判斷，捨去長度為1的列，即可用"日期"及"收盤價"所在的索引值讀出資料內容。

with open("STOCK_DAY_0050_202202.csv") as csv_read_file:
　　csv_read_data = csv.reader(csv_read_file)
　　csv_read_list = list(csv_read_data)

　　for row in range(len(csv_read_list)-1):
　　　　if len(csv_read_list[row]) > 1:
　　　　　　print(csv_read_list[row][0], csv_read_list[row][6])

執行結果：

日期 收盤價
111/02/07 142.30
111/02/08 142.90
111/02/09 143.40
111/02/10 145.05
111/02/11 144.95
111/02/14 142.70
111/02/15 142.05
111/02/16 144.40
111/02/17 144.50
111/02/18 144.10
111/02/21 143.80
111/02/22 141.85
111/02/23 142.25
111/02/24 138.80
111/02/25 138.50

寫入CSV檔案

相對於讀取CSV檔案，寫入CSV檔案時，我們需要使用csv模組的writer()方法建立一個writer物件，再使用writerow()或writerows()方法逐行或一次寫入多行資料到CSV檔案。

以下範例將建立一個CSV檔案，將我們剛剛下載的"元大台灣50"在二月份的日成交資訊複製過來，其中newline=""的目的是避免每一列之間多出一個空白列。

with open("STOCK_DAY_0050_202202_copy.csv", mode="w", newline="") as csv_write_file:
　　csv_write_data = csv.writer(csv_write_file)
　　csv_write_data.writerows(csv_read_list)

執行過後，在主目錄底下會多出一個STOCK_DAY_0050_202202_copy.csv檔案，內容和STOCK_DAY_0050_202202.csv相同。

複製的CSV

複製的CSV

設定分隔符號：delimiter關鍵字

前面提到，CSV檔案的分隔字元可以不是逗號，在寫入CSV檔案時，需要在writer()方法內用到delimiter關鍵字，如以下範例使用空格" "做為分隔符號。

with open("STOCK_DAY_0050_202202_delimiter.csv", mode="w", newline="") as csv_write_file:
　　csv_write_data = csv.writer(csv_write_file, delimiter=" ")
　　csv_write_data.writerows(csv_read_list)

可以看到欄位之間的分隔不再是預設的逗點，而是變成空格。

使用空格做為欄位分隔符號

使用空格做為欄位分隔符號

在讀取分隔字元不是逗點的CSV檔案時，reader()方法也要做對應的設定，否則就會出現非預期的結果，如以下的錯誤範例，它在讀取前面使用空格分隔的CSV檔案"STOCK_DAY_0050_202202_delimiter.csv"時，把數字內的逗點當成了分隔點。

with open("STOCK_DAY_0050_202202_delimiter.csv") as csv_read_file:
　　csv_read_data = csv.reader(csv_read_file)
　　csv_read_list = list(csv_read_data)
　　for row in csv_read_list:
　　　　print(row)

執行結果：

['111年02月 0050 元大台灣50       各日成交資訊']
['日期 成交股數 成交金額 開盤價 最高價 最低價 收盤價 漲跌價差 成交筆數 ']
['111/02/07 25', '312', '461 3', '593', '629', '562 142.60 142.80 141.20 142.30 +0.75 27', '821 ']
['111/02/08 11', '521', '967 1', '648', '442', '209 143.30 143.50 142.80 142.90 +0.60 12', '271 ']
['111/02/09 8', '470', '497 1', '211', '943', '126 143.50 143.50 142.65 143.40 +0.50 10', '362 ']
['111/02/10 6', '325', '130 912', '680', '055 143.90 145.05 143.50 145.05 +1.65 9', '065 ']
['111/02/11 4', '556', '282 659', '321', '520 144.70 145.05 144.05 144.95 -0.10 6', '376 ']
['111/02/14 12', '907', '152 1', '841', '179', '721 143.95 143.95 142.20 142.70 -2.25 23', '175 ']
['111/02/15 8', '139', '525 1', '160', '338', '475 142.70 143.20 141.95 142.05 -0.65 16', '664 ']
['111/02/16 6', '906', '308 995', '478', '507 143.90 144.45 143.80 144.40 +2.35 9', '252 ']
['111/02/17 5', '161', '916 746', '195', '906 144.40 145.00 144.00 144.50 +0.10 7', '328 ']
['111/02/18 4', '068', '622 584', '581', '991 143.50 144.15 143.05 144.10 -0.40 5', '997 ']
['111/02/21 4', '807', '904 689', '347', '421 143.45 143.85 142.80 143.80 -0.30 8', '772 ']
['111/02/22 20', '814', '988 2', '943', '619', '804 142.60 142.65 140.75 141.85 -1.95 42', '631 ']
['111/02/23 4', '803', '500 681', '745', '270 141.85 142.40 141.65 142.25 +0.40 8', '142 ']
['111/02/24 32', '725', '876 4', '565', '434', '642 141.10 141.10 138.30 138.80 -3.45 67', '346 ']
['111/02/25 24', '731', '645 3', '424', '810', '229 139.05 139.20 137.85 138.50 -0.30 43', '146 ']
['說明:']
['符號說明:+/-/X表示漲/跌/不比價']
['當日統計資訊含一般、零股、盤後定價、鉅額交易，不含拍賣、標購。']
['ETF證券代號第六碼為K、M、S、C者，表示該ETF以外幣交易。']
[]

加上正確的delimiter關鍵字即可正確讀出CSV檔案內容。

with open("STOCK_DAY_0050_202202_delimiter.csv") as csv_read_file:
　　csv_read_data = csv.reader(csv_read_file, delimiter=" ")
　　csv_read_list = list(csv_read_data)
　　for row in csv_read_list:
　　　　print(row)

執行結果：

['111年02月 0050 元大台灣50       各日成交資訊']
['日期', '成交股數', '成交金額', '開盤價', '最高價', '最低價', '收盤價', '漲跌價差', '成交筆數', '']
['111/02/07', '25,312,461', '3,593,629,562', '142.60', '142.80', '141.20', '142.30', '+0.75', '27,821', '']
['111/02/08', '11,521,967', '1,648,442,209', '143.30', '143.50', '142.80', '142.90', '+0.60', '12,271', '']
['111/02/09', '8,470,497', '1,211,943,126', '143.50', '143.50', '142.65', '143.40', '+0.50', '10,362', '']
['111/02/10', '6,325,130', '912,680,055', '143.90', '145.05', '143.50', '145.05', '+1.65', '9,065', '']
['111/02/11', '4,556,282', '659,321,520', '144.70', '145.05', '144.05', '144.95', '-0.10', '6,376', '']
['111/02/14', '12,907,152', '1,841,179,721', '143.95', '143.95', '142.20', '142.70', '-2.25', '23,175', '']
['111/02/15', '8,139,525', '1,160,338,475', '142.70', '143.20', '141.95', '142.05', '-0.65', '16,664', '']
['111/02/16', '6,906,308', '995,478,507', '143.90', '144.45', '143.80', '144.40', '+2.35', '9,252', '']
['111/02/17', '5,161,916', '746,195,906', '144.40', '145.00', '144.00', '144.50', '+0.10', '7,328', '']
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['111/02/23', '4,803,500', '681,745,270', '141.85', '142.40', '141.65', '142.25', '+0.40', '8,142', '']
['111/02/24', '32,725,876', '4,565,434,642', '141.10', '141.10', '138.30', '138.80', '-3.45', '67,346', '']
['111/02/25', '24,731,645', '3,424,810,229', '139.05', '139.20', '137.85', '138.50', '-0.30', '43,146', '']
['說明:']
['符號說明:+/-/X表示漲/跌/不比價']
['當日統計資訊含一般、零股、盤後定價、鉅額交易，不含拍賣、標購。']
['ETF證券代號第六碼為K、M、S、C者，表示該ETF以外幣交易。']
[]

程式範例

https://github.com/wjweng/marathon_python/blob/master/Day28/main.py

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菜雞
2023/12/25
不好意有個問題想請敎1.第一個編制有可能順序會改變 ,會有可能是 證券代號 證券名稱 也可能是 證券名稱 證券代號2.證券代號也會隨時變化也不就指定查那一行那一列的資料這樣的查格網頁如何使用PTHONE 查資料
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