csv文件读取这里使用的是pythond的pandas库

一、简单操作一下读写

1、导入头文件

import pandas as pd
import json
import sys
import os

2、简单加载一个csv文件

df = pd.read_csv(path,encoding='gbk')

3、简单写一个csv文件

将这俩数组数据作为测试数据写入csv

['0.152%', '0.159%', '0.000%', '0.296%', '0.089%', '0.081%', '0.078%', '0.401%', '0.637%', '0.217%', '0.074%', '0.325%', '1.593%', '2.312%', '3.459%', '1.867%', '1.692%']
['2.128%', '0.954%', '0.509%', '1.581%', '0.710%', '0.325%', '0.698%', '1.123%', '1.274%', '0.941%', '0.670%', '0.845%', '2.183%', '2.905%', '3.975%', '2.255%', '1.777%']

代码如下：

#
# 转换float元组为百分比字符串，字符串见上方
def convertPercentValue(data_arr):
    arr = []
    for item in data_arr:
        strItem = "%.3f%%" % (item * 100)
        arr.append(strItem)
    return arr

dataframe = pd.DataFrame({'总崩溃率':convertPercentValue(exitcrash_rates),'退出崩溃率':convertPercentValue(crash_rates)} ,index=['11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20','21', '22', '23', '24', '25', '26', '27'])
#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=True，sep表示每个元素之间的分隔符
dataframe.to_csv("out_test.csv",index=True,sep=',',encoding='utf-8')

效果如下图

4、csv库按行写文件

import csv
with open("test2.csv","w") as csvfile: 
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20','21', '22', '23', '24', '25', '26', '27'])
    writer.writerow(convertPercentValue(crash_rates))
    writer.writerow(convertPercentValue(exitcrash_rates))
    writer.writerow(convertPercentValue(livecrash_rate))
    writer.writerow(convertPercentValue(unuse_browser_rate))

参考：

官网地址 pandas.pydata.org/

一位老哥的中文教程 pandas 教程 - 盖若 (gairuo.com)

使用Python的pandas库操作Excel_软件开发技术爱好者的博客-CSDN博客_pandas操作excel

使用 pandas 库操作 csv读写_年轻的狼的博客-CSDN博客