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Python处理CSV、JSON和XML数据的简便方法
发布时间：2025-11-04 19:38:34 来源：创站工坊 作者：人工智能
Python的处理卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是据的简便对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的处理数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，据的简便CSV，处理JSON和XML三种数据格式占据主导地位。据的简便下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的处理方法。
CSV数据
CSV是据的简便存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的处理大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用内置的据的简便Python csv库来读取和写入CSV。通常，处理我们会将数据读入列表列表。据的简便
看看下面的处理代码。当我们运行csv.reader()所有CSV数据变得可访问时。源码下载据的简便该csvreader.next()函数从CSV中读取一行; 每次调用它，处理它都会移动到下一行。我们也可以使用for循环遍历csv的每一行for row in csvreader 。确保每行中的列数相同，否则，在处理列表列表时，最终可能会遇到一些错误。
import csv filename = "my_data.csv" fields = [] rows = [] # Reading csv file with open(filename, r) as csvfile: # Creating a csv reader object csvcsvreader = csv.reader(csvfile) # Extracting field names in the first row fields = csvreader.next() # Extracting each data row one by one for row in csvreader: rows.append(row) # Printing out the first 5 rows for row in rows[:5]: print(row)在Python中写入CSV同样容易。在单个列表中设置字段名称，并在列表列表中设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们的数据写入文件，与读取时的方法基本一样。
import csv # Field names fields = [Name, Goals, Assists, Shots] # Rows of data in the csv file rows = [ [Emily, 12, 18, 112], [Katie, 8, 24, 96], [John, 16, 9, 101], [Mike, 3, 14, 82]] filename = "soccer.csv" # Writing to csv file with open(filename, w+) as csvfile: # Creating a csv writer object csvcsvwriter = csv.writer(csvfile) # Writing the fields csvwriter.writerow(fields) # Writing the data rows csvwriter.writerows(rows)我们可以使用Pandas将CSV转换为快速单行的字典列表。将数据格式化为字典列表后，我们将使用该dicttoxml库将其转换为XML格式。我们还将其保存为JSON文件！
import pandas as pd from dicttoxml import dicttoxml import json # Building our dataframe data = {Name: [Emily, Katie, John, Mike], Goals: [12, 8, 16, 3], Assists: [18, 24, 9, 14], Shots: [112, 96, 101, 82] } df = pd.DataFrame(data, columns=data.keys()) # Converting the dataframe to a dictionary # Then save it to file data_dict = df.to_dict(orient="records") with open(output.json, "w+") as f: json.dump(data_dict, f, indent=4) # Converting the dataframe to XML # Then save it to file xml_data = dicttoxml(data_dict).decode() with open("output.xml", "w+") as f: f.write(xml_data)JSON数据
JSON提供了一种简洁且易于阅读的格式，它保持了字典式结构。就像CSV一样，Python有一个内置的JSON模块，使阅读和写作变得非常简单！我们以字典的形式读取CSV时，然后我们将该字典格式数据写入文件。IT技术网
import json import pandas as pd # Read the data from file # We now have a Python dictionary with open(data.json) as f: data_listofdict = json.load(f) # We can do the same thing with pandas data_df = pd.read_json(data.json, orient=records) # We can write a dictionary to JSON like so # Use indent and sort_keys to make the JSON # file look nice with open(new_data.json, w+) as json_file: json.dump(data_listofdict, json_file, indent=4, sort_keys=True) # And again the same thing with pandas export = data_df.to_json(new_data.json, orient=records)正如我们之前看到的，一旦我们获得了数据，就可以通过pandas或使用内置的Python CSV模块轻松转换为CSV。转换为XML时，可以使用dicttoxml库。具体代码如下：
import json import pandas as pd import csv # Read the data from file # We now have a Python dictionary with open(data.json) as f: data_listofdict = json.load(f) # Writing a list of dicts to CSV keys = data_listofdict[0].keys() with open(saved_data.csv, wb) as output_file: dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys) dict_writer.writeheader() dict_writer.writerows(data_listofdict)XML数据
XML与CSV和JSON有点不同。CSV和JSON由于其既简单又快速，可以方便人们进行阅读，编写和解释。而XML占用更多的内存空间，传送和储存需要更大的带宽，更多存储空间和更久的运行时间。但是XML也有一些基于JSON和CSV的额外功能：您可以使用命名空间来构建和共享结构标准，更好地传承，以及使用XML、DTD等数据表示的行业标准化方法。
要读入XML数据，我们将使用Python的内置XML模块和子模ElementTree。我们可以使用xmltodict库将ElementTree对象转换为字典。一旦我们有了字典，我们就可以转换为CSV，JSON或Pandas Dataframe！具体代码如下：
import xml.etree.ElementTree as ET import xmltodict import json tree = ET.parse(output.xml) xml_data = tree.getroot() xmlstr = ET.tostring(xml_data, encoding=utf8, method=xml) data_dict = dict(xmltodict.parse(xmlstr)) print(data_dict) with open(new_data_2.json, w+) as json_file: json.dump(data_dict, json_file, indent=4, sort_keys=True) 服务器租用- 用姓氏头像制作教程（轻松制作个性化姓氏头像，让电脑与个人独特结合）
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