Python 程式札記 : CSV 檔案操作

在數據分析的工作中，處理 CSV 檔案是一項基礎且重要的技能，CSV 格式的檔案是以純文字形式儲存表格數據，簡潔的結構使其普遍應用於數據儲存。本文將介紹如何使用Python 來讀取、處理和儲存 CSV 檔案。

CSV 基礎操作：讀取和寫入

使用 Python 內建的csv模組，就能實現 CSV 檔案的讀取與寫入操作。

讀取 CSV 檔案

要讀取 CSV 檔案，首先要導入csv模組，然後使用csv.reader函數，以下是一個簡單的範例：

import csv

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvreader:
        print(', '.join(row))

在這個範例中，csv.reader用於讀取檔案，delimiter參數指定了字段的分隔符號(在這個範例中是逗號)。接著我們遍歷csvreader物件，將每行數據列印出來。

寫入 CSV 檔案

寫入 CSV 檔案的過程與讀取類似，但使用的是csv.writer物件，以下是一個寫入CSV檔案的範例：

import csv

data = [
    ['FirstName', 'LastName', 'Age', 'City'],
    ['Alice', 'Smith', '23', 'New York'],
    ['Bob', 'Johnson', '19', 'Los Angeles'],
    ['Charlie', 'Brown', '35', 'Chicago'],
    ['Diana', 'Davis', '20', 'Boston']
]

with open('example.csv', mode='w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    csvwriter.writerows(data)

這裡，我們使用csv.writer來創建一個寫入器物件，然後使用writerow方法來寫入每一行數據。

CSV 進階操作：數據清洗與轉換

在實務工作中，我們往往需要對 CSV 檔案進行更複雜的操作，如數據清洗、轉換。

數據清洗

數據清洗涉及到從原始數據中移除錯誤、不完整或不相關的部分。例如，如果我們想要移除所有年齡小於20的行，可以這樣做：

import csv

cleaned_data = []
header = None

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    header = next(csvreader)  # 跳過標題行
    for row in csvreader:
        if int(row[2]) >= 20:  # 假設年齡是第三列
            cleaned_data.append(row)

# 將清洗後的數據寫回新的CSV檔案
with open('cleaned_data.csv', mode='w', newline='') as new_file:
    csvwriter = csv.writer(new_file)
    csvwriter.writerow(header)
    for row in cleaned_data:
        csvwriter.writerow(row)

數據轉換

數據轉換則涉及更改數據的格式或結構，例如將某些字段合併或分割。以下是一個將名字和姓氏合併的例子：

import csv

transformed_data = []
header = None

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    original_header = next(csvreader)  # 讀取原始標題行
    header = ['Full Name'] + original_header[2:]  # 創建新的標題行，合併姓氏和名字為全名
    for row in csvreader:
        full_name = row[0] + ' ' + row[1]  # 假設名字和姓氏是前兩列
        transformed_data.append([full_name] + row[2:])

with open('transformed_data.csv', mode='w', newline='') as new_file:
    csvwriter = csv.writer(new_file)
    csvwriter.writerow(header)
    for row in transformed_data:
        csvwriter.writerow(row)

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