Python中的CSV文件处理：简单、灵活的数据操作

CSV（逗号分隔值）文件是数据存储和交换的常见格式，而 Python 作为一门强大的编程语言，能够轻松处理 CSV 文件。本文将通过具体实例分析，展示 Python 在处理 CSV 文件方面的便利性和应用场景。

首先，让我们看一个简单的例子。假设我们有一个包含学生信息的 CSV 文件（students.csv），其中包括学生姓名、年龄和成绩。我们想要通过 Python 读取这个文件，并计算平均成绩。

import csv


with open('students.csv', 'r') as file:
    
    csv_reader = csv.reader(file)

    
    next(csv_reader)

    
    total_score = 0
    num_students = 0

    
    for row in csv_reader:
        
        score = int(row[2])

        
        total_score += score
        num_students += 1


average_score = total_score / num_students

print(f'平均成绩：{average_score}')

以上代码演示了如何使用 Python 的 CSV 模块读取 CSV 文件，并计算其中一列的平均值。这只是处理 CSV 文件的冰山一角，Python 还提供了丰富的库和函数，用于处理各种 CSV 操作，如写入、过滤、排序等。

接下来，我们看一个更复杂的例子。假设我们需要将一个包含商品信息的 CSV 文件（products.csv）中的特定商品价格降低 10%。我们可以使用 Python 修改 CSV 文件并保存新的结果。

import csv


with open('products.csv', 'r') as file:
    
    csv_reader = csv.reader(file)

    
    header = next(csv_reader)

    
    price_index = header.index('Price')

    
    for row in csv_reader:
        
        price = float(row[price_index])

        
        new_price = price * 0.9

        
        row[price_index] = new_price


with open('updated_products.csv', 'w', newline='') as new_file:
    
    csv_writer = csv.writer(new_file)

    
    csv_writer.writerow(header)

    
    csv_writer.writerows(rows)

以上例子展示了如何使用 Python 读取 CSV 文件，找到特定列，修改数据，最后将结果写入新的 CSV 文件。这种操作对于批量处理数据非常实用，Python 的简洁语法和丰富的库让这些任务变得相对轻松。

总的来说，Python 能够轻松操控 CSV 文件，不仅具有良好的读取和写入支持，还提供了丰富的数据处理功能。这使得 Python 成为处理 CSV 文件的理想选择，无论是简单的数据提取还是复杂的数据处理任务。