Question

如图，cycle这一列是1的有多行，是2的也有多行，要把这些数据里面cycle每个值所有的数据的前50行提取出来

如图，cycle这一列是从1-500的整数，cycle这一列是1的有一千多行，是2的也有一千多行，这样，现在要把这些数据里面cycle的每个值所有的数据前50行提取出来，怎么做？

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Answer 1

CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，顾名思义，文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的。CSV文档是一种编辑方便，可视化效果极佳的数据存储方式。而Python中有着非常强大的库可以处理这种文档，所以，如果你经常用Python处理数据的话，CSV文档当然是一种简单快捷的轻量级选择。下面我将以一个数据处理的例子入手，展现CSV文档的创建和编辑，以及Python是如何对CSV文档读写的。

CSV文档的创建和编辑 
1. 良好的Excel交互 
(1) Excel创建CSV

说到CSV文档，大家可能不熟悉，不过Excel想必没有人不知道，我们经常使用Excel负责数据的存储，编辑以及轻量级的计算。而CSV文档最大的优点就是能和Excel进行方便的交互，我们可以很方便地通过Excel创建、查看以及编辑CSV文档。

在Excel中编辑完数据后，保存文件的时候，会出现一种文件格式，就是 .csv ，如图：

然后现在点击保存，会发现“文件格式”的选项中有“逗号分隔值(.csv)”：

我们选择文件格式为.csv存储，这样，就通过Excel成功创建了一个CSV文档。

(2) 文本访问和编辑CSV

如果现在我们将刚才创建好的CSV文档直接双击点开，他会默认由Excel打开，依旧和上边相同，用Excel可以很方便的编辑，修改数据，这里不再赘述。我要说的是CSV文档也可以以文本的形式展现出来，比如，我现在把刚才保存的CSV文档用Sublime（你用txt也行）打开，展示如下：

这我们就非常直观地明白为什么叫“逗号分隔值”了，数据之间是由 “,” 分隔开的，且格式非常规范，没有多余的空格，空行等。

这里多说一句：很多mac用户会发现自己的Excel保存的CSV文档并不是以 “,” 分隔的，这里面的原因恕我见识浅薄，具体也不太清楚，大概是编码的问题，一种解决方法是讲mac系统偏好中的设置改成不说汉语的其他地区就可以了（不知道有没有更专业的方法）。

一样的，我们也可以通过文本的形式修改这些数据，然后保存即可，若再用Excel打开，则会显示修改后的结果。这里就不演示了。

同理，除了可以通过Excel创建CSV文档，也可以用通过把其他格式的文档转换成.csv的后缀，也一样可以创建CSV。比如，使用sublime或者Notepad++编辑内容，然后保存为csv格式。但是尽量不要使用类似于Word或者Mac自带的文本编辑器这些，他会把一些自身文件的内容也加进CSV文档，导致文档“不纯净”。

总结一下上边说的，CSV文档是一种可以通过Excel以及普通的文本编辑器创建，访问，编辑的文档。

Python读写CSV文档 
上边的文档创建好之后，我们就可以将CSV文档所存储的数据导入Python做处理了。和文本文件一样，Python也可以对CSV文档写入内容，重新编辑。

• Python读取CSV文档 
  Python的库csv就是处理CSV文档的一个非常强大的库，我们要处理CSV文档，必须先导入它。

代码如下：

• import csv# 读取csv至字典 csvFile = open("instance.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile)# 建立空字典 result = {} for item in reader:


•    # 忽略第一行


•    if reader.line_num == 1:


•        continue    result[item[0]] = item[1] csvFile.close() print(result)12345678



首先，跟文本文件一样，需要 open() 函数将CSV文档打开，我在此将打开方式定义为只读。然后通过 csv.reader() 函数建立一个读入数据的对象，我起名为reader。

既然刚才我建立的数据是个一对一的关系型数据，那索性就通过字典这种结构完成数据的读取，所以，建立了一个空字典result（后面会讲csv自带的将CSV文档读取为字典的函数）

reader对象其实就是由CSV文档的多行数据构成的，每行数据会有一个属性：line_num表示行数，显然，刚才的数据第一行”name,score”只是数据说明，我们忽略掉。

如果用for循环迭代访问reader，我们会发现，每一行都是一个列表，列表的每个元素就是CSV文档的每一行中 “,” 分隔开的数据。比如：

• import csv


• csvFile = open("instance.csv", "r")


• reader = csv.reader(csvFile)


• for item in reader:


•    print(item) # >>> ['name', 'score']                # >>> ['Zhang', '100']                # >>> ['Wang', '80']                # >>> ['Li', '90']12345678



其实，当然也可以按文本文件那种直接遍历文档对象的方式，不过得到的就是字符串，而不是每一行对应元素构成的列表，显然，对于处理数据而言，读取成列表会更方便，那直接遍历文档对象（这里的csvFile）就是没有必要的了。

所以，我们通过第一段代码，就可以将CSV文档中出了第一行之外的数据读入一个Python字典了。

• Python写入CSV文档 
  （1）直接写入

当然也可以将数据写入CSV文档，我们可以将数据以列表的形式写入：

• import csv# 文件头，一般就是数据名fileHeader = ["name", "score"]# 假设我们要写入的是以下两行数据d1 = ["Wang", "100"]


• d2 = ["Li", "80"]# 写入数据csvFile = open("instance.csv", "w")


• writer = csv.writer(csvFile)# 写入的内容都是以列表的形式传入函数writer.writerow(fileHeader)


• writer.writerow(d1)


• writer.writerow(d1)


• csvFile.close()1234567891011121314



当然，每次写完一行之后，会自动换行，所以，写结果就是我们想要的形式：

这里写图片描述

需要注意的是最后还有一个空行。

当然，像这种写入多行的情况，可以用更方便的函数 writerows()，还是上面的例子，可以把三行写入的代码，换成以下一行。但是传入的参数是一个列表，每个元素代表需要写入的每行数据。得到的结果和上面是一样的。

• writer.writerows([fileHeader, d1, d2])1



（2）追加

除了直接写入，还能实现追加：还是刚才那个例子，我现在将一行新的数据添加到旧的数据后面，最后写入CSV

• import csv# 新增的数据行，以列表的形式表示add_info = ["Guo", 150]# 以添加的形式写入csv，跟处理txt文件一样，设定关键字"a"，表追加csvFile = open("instance.csv", "a")# 新建对象writerwriter = csv.writer(csvFile)# 写入，参数还是列表形式writer.writerow(add_info)


• csvFile.close()12345678910



这样，就完成了信息的追加。

• DictReader提供的方便 
  像上面这种把一个关系型数据库保存为CSV文档，再用Python读取，处理的情况可以说很常见，大多都是先读成字典的形式，再做相应的计算。所以csv库也就提供了能直接将CSV文档读取为字典的函数：DictReader()，当然，也有相应的 DictWriter()

还是上边的例子：

• import csv


• csvFile = open("instance.csv", "r")


• dict_reader = csv.DictReader(csvFile)for row in dict_reader:


•    print(row)12345



输出的结果是这样的：

• {'score': '100', 'name': 'Zhang'}


• {'score': '80', 'name': 'Wang'}


• {'score': '90', 'name': 'Li'}123



这个形式就非常清晰明了了，而且还不用费心地写代码将第一行忽略。因为CSV文件第一行，就是(name,score)这一行，能以这种形式输出：

• import csv


• csvFile = open("instance.csv", "r")


• dict_reader = csv.DictReader(csvFile)# 输出第一行，也就是数据名称那一行


• print(dict_reader.fieldnames) # >>> ['name', 'score']12345



很好理解，fieldnames 是dict_reader的一个属性，表示CSV文档的数据名称。

如果觉得”DictReader”对象不方便对数据处理，还想转换成我们上边那种普通的Python字典对象，也很容易：3行代码即可解决问题

• result = {}for item in dict_reader:


•    result[item["name"]] = item["score"]print(result) # >>> {'Wang': '80', 'Li': '90', 'Zhang': '100'}1234



• DictWriter 以字典形式写入 
  DictReader可以用来把CSV文件以字典的形式读入，当然还有相对的DictWriter以字典的形式写入内容，比如：

• import csv


• csvFile = open("instance.csv", "w")# 文件头以列表的形式传入函数，列表的每个元素表示每一列的标识fileheader = ["name", "score"]


• dict_writer = csv.DictWriter(csvFile, fileheader)# 但是如果此时直接写入内容，会导致没有数据名，所以，应先写数据名（也就是我们上面定义的文件头）。# 写数据名，可以自己写如下代码完成：dict_writer.writerow(dict(zip(fileheader, fileheader)))# 之后，按照（属性：数据）的形式，将字典写入CSV文档即可dict_writer.writerow({"name": "Li", "score": "80"})


• csvFile.close()1234567891011



不过，csv也提供了专门的函数 writeheader()来实现添加文件头（数据名），简化开发者的工作，只需要将下面的代码：

• dict_writer.writerow(dict(zip(fileheader, fileheader)))1



改成这种形式:

• dict_writer.writeheader()1



上面的两个函数是一样的。之所以这个函数没有任何参数，实际上，是因为在建立对象dict_writer时，已经设定了参数

写入完成。之后，该怎么读，还是怎么读：

• import csvwith open("instance.csv", "r") as csvFile:


•    dict_reader = csv.DictReader(csvFile)    for i in dict_reader:


•        print(i)      # >>> {'name': 'Li', 'score': '80'}