用python如何导出csv文件

使用Python导出CSV文件的核心步骤包括：导入CSV模块、创建CSV文件、写入数据。

其中，最常用的方法是使用Python内置的 csv 模块。下面我们详细展开如何使用Python导出CSV文件的方法和步骤。

一、导入CSV模块

Python内置的 csv 模块提供了读取和写入CSV文件的功能。首先，我们需要导入该模块。

import csv

二、创建CSV文件

在使用Python导出CSV文件之前，我们需要创建一个CSV文件。可以使用Python的 open 函数来创建一个新的文件，或者打开一个现有的文件。

with open('example.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    # 这里可以开始写入数据

三、写入数据

在创建了CSV文件之后，我们可以使用 csv.writer 对象的 writerow 方法来写入数据。 writerow 方法接受一个列表作为参数，该列表中的每个元素将作为CSV文件中的一列。

with open('example.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    writer.writerow(['Alice', '30', 'New York'])
    writer.writerow(['Bob', '25', 'Los Angeles'])
    writer.writerow(['Charlie', '35', 'Chicago'])

四、使用字典写入CSV文件

除了使用列表写入数据，我们还可以使用字典写入CSV文件。 csv.DictWriter 类允许我们使用字典来写入数据。

with open('example_dict.csv', mode='w', newline='') as file:
    fieldnames = ['Name', 'Age', 'City']
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'Name': 'Alice', 'Age': '30', 'City': 'New York'})
    writer.writerow({'Name': 'Bob', 'Age': '25', 'City': 'Los Angeles'})
    writer.writerow({'Name': 'Charlie', 'Age': '35', 'City': 'Chicago'})

五、使用pandas库导出CSV文件

除了使用内置的 csv 模块，Python的 pandas 库也提供了非常方便的CSV文件读写功能。 pandas 库是Python中最常用的数据分析库之一。

import pandas as pd
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [30, 25, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('example_pandas.csv', index=False)

六、处理大数据量的CSV文件

当我们处理大数据量的CSV文件时，使用 pandas 库的 to_csv 方法可能会消耗大量内存。此时，我们可以使用 chunksize 参数来分块写入数据。

import pandas as pd
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] * 1000000,
    'Age': [30, 25, 35] * 1000000,
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] * 1000000
}
df = pd.DataFrame(data)
chunk_size = 100000
num_chunks = len(df) // chunk_size + 1
for i in range(num_chunks):
    start = i * chunk_size
    end = (i + 1) * chunk_size
    df[start:end].to_csv(f'example_large_{i}.csv', index=False)

七、指定分隔符和编码

在写入CSV文件时，我们可以指定不同的分隔符和编码格式。例如，如果我们想使用分号作为分隔符，可以使用 delimiter 参数。如果我们需要指定编码格式，可以使用 encoding 参数。

with open('example_semicolon.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=';')
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    writer.writerow(['Alice', '30', 'New York'])
    writer.writerow(['Bob', '25', 'Los Angeles'])
    writer.writerow(['Charlie', '35', 'Chicago'])

八、处理CSV文件中的特殊字符

在写入CSV文件时，可能会遇到一些特殊字符，例如逗号、引号和换行符。 csv 模块提供了不同的选项来处理这些特殊字符。例如，我们可以使用 quotechar 参数来指定引用字符。

with open('example_special_chars.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file, quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    writer.writerow(['Alice', '30', 'New York'])
    writer.writerow(['Bob', '25', 'Los Angeles'])
    writer.writerow(['Charlie', '35', 'Chicago'])

九、追加数据到现有CSV文件

有时候，我们需要将数据追加到现有的CSV文件中。可以使用 open 函数的 mode='a' 参数来实现。

with open('example_append.csv', mode='a', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['David', '40', 'Houston'])
    writer.writerow(['Eve', '45', 'Phoenix'])

十、使用CSV文件的其他选项

除了上述提到的基本选项， csv 模块还提供了一些其他选项，例如 lineterminator 参数来指定行终止符， escapechar 参数来指定转义字符等。

with open('example_options.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_ALL, lineterminator='\n')
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    writer.writerow(['Alice', '30', 'New York'])
    writer.writerow(['Bob', '25', 'Los Angeles'])
    writer.writerow(['Charlie', '35', 'Chicago'])

十一、从数据库导出数据到CSV文件

有时候，我们需要将数据库中的数据导出到CSV文件中。可以使用Python的数据库连接库（如 sqlite3 或 mysql-connector-python ）来实现。

import sqlite3
import csv
连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM users')
rows = cursor.fetchall()
写入CSV文件
with open('example_db.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow([i[0] for i in cursor.description])  # 写入表头
    writer.writerows(rows)
关闭连接
conn.close()

十二、使用第三方库导出CSV文件

除了 csv 模块和 pandas 库，还有一些第三方库可以帮助我们导出CSV文件。例如， openpyxl 库可以处理Excel文件，并将其导出为CSV格式。

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
添加数据
ws.append(['Name', 'Age', 'City'])
ws.append(['Alice', '30', 'New York'])
ws.append(['Bob', '25', 'Los Angeles'])
ws.append(['Charlie', '35', 'Chicago'])
保存为Excel文件
wb.save('example.xlsx')
将Excel文件转换为CSV文件
import csv
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active
with open('example_from_excel.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
        writer.writerow(row)

十三、导出多张表格到CSV文件

有时我们需要将多张表格的数据导出到一个CSV文件中，可以通过逐个写入每个表格的数据来实现。

import csv
data1 = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [30, 25, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
data2 = {
    'Product': ['Apple', 'Banana', 'Cherry'],
    'Price': [1.2, 0.5, 2.0],
    'Quantity': [10, 20, 15]
}
with open('example_multi_tables.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
    for row in zip(data1['Name'], data1['Age'], data1['City']):
        writer.writerow(row)
    writer.writerow([])  # 空行分隔
    writer.writerow(['Product', 'Price', 'Quantity'])
    for row in zip(data2['Product'], data2['Price'], data2['Quantity']):
        writer.writerow(row)