数据处理：CSV文件的读取和分析

在 Python 中，对 CSV（逗号分隔值）文件进行读取和分析是常见的数据处理任务，通常会用到csv模块或pandas库。

使用csv模块

1、读取 CSV 文件

csv模块是 Python 内置的用于处理 CSV 文件的模块，它提供了基本的读取和写入功能。

def read_csv():
    """
    读取CSV文件
    :return:
    """
    import csv
    try:
        with open('text.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
            # 创建CSV读取器对象
            reader = csv.reader(file)
            for row in reader:
                print(row)
    except FileNotFoundError:
        print("未找到指定的CSV文件！！！")

2、分析 CSV 文件

import csv

total = 0
try:
    with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        # 跳过标题行
        next(reader)
        for row in reader:
            try:
                # 假设第二列是数值数据，将其转换为浮点数并累加
                total += float(row[1])
            except (IndexError, ValueError):
                continue
    print(f"第二列数据的总和为: {total}")
except FileNotFoundError:
    print("未找到指定的 CSV 文件。")

使用pandas库

1、读取 CSV 文件

pandas是一个强大的数据处理库，它提供了更高级的功能和更简洁的语法。

import pandas as pd
def read_csvfile():
    """
    读取CSV文件
    :return: 
    """
    try:
        # 读取 CSV 文件并存储为 DataFrame 对象
        df = pd.read_csv('data.csv')
        print(df)
    except FileNotFoundError:
        print("未找到指定的 CSV 文件。")

2、分析 CSV 文件

import pandas as pd


def read_csvfile():
    """
    读取CSV文件
    :return:
    """
    try:
        df = pd.read_csv('data.csv')
        # 假设第二列的列名为 'column2'
        column_stats = df['column2'].describe()
        print(column_stats)
    except FileNotFoundError:
        print("未找到指定的 CSV 文件。")
    except KeyError:
        print("指定的列名不存在。")

describe()方法可以快速计算某列数据的基本统计信息，如计数、均值、标准差、最小值、最大值等。

总结

• csv模块是 Python 内置的，适合处理简单的 CSV 文件，代码相对基础，需要手动处理很多细节。
• pandas库功能强大，提供了丰富的数据处理和分析方法，代码简洁，更适合处理复杂的数据分析任务，但需要额外安装。你可以根据具体需求选择合适的方法。