如何用python的pandas包的to_csv方法将中文输出到csv文件中

发布时间:2025-05-14 06:56:55 发布人:远客网络

一、如何用python的pandas包的to_csv方法将中文输出到csv文件中

CSV文件最早用在简单的数据库里，由于其格式简单，并具备很强的开放性，所以起初被扫图家用作自己图集的标记。CSV文件是个纯文本文件，每一行表示一张图片的许多属性。你在收一套图集时，只要能找到它的CSV文件，用专用的软件校验后，你对该图集的状况就可以了如指掌。每行相当于一条记录，是用“，”分割字段的纯文本数据库文件。

二、使用Python,如何遍历csv文件的每一行记录的每一个字段值

1、CSV文件由多行构成，每行数据之间以换行符分隔，每列数据之间则以逗号分隔。为了遍历CSV文件中的每一行及其各个字段值，首先需要打开文件。这里以Python为例，可以使用内置的open函数打开CSV文件，如csvfile=open('your_csv_file.csv','r')。接下来，为了逐行读取文件内容，可以使用for循环，每读取一行就将其按逗号分割，形成列表，然后添加到另一个列表data中，即data.append(list(line.strip().split(',')))。这样，整个CSV文件的内容就被组织成了一个二维列表，其中每一行数据都以列表形式存储。

2、除了上述方法，Python的numpy库也提供了一个名为loadtxt的函数，它可以更加方便地读取CSV文件。通过使用这个函数，我们可以直接得到一个二维数组，每一行数据直接作为数组的一行。这种方式不仅简化了代码，而且提高了读取速度。当然，使用loadtxt之前，需要确保安装了numpy库，可以通过pip install numpy进行安装。示例如下：import numpy as np，然后data=np.loadtxt('your_csv_file.csv',delimiter=',')。这种方式同样可以读取CSV文件中的每一行及其各个字段值。

3、值得注意的是，上述方法均假设CSV文件中的每一行数据都是以逗号作为分隔符。如果文件中的分隔符不是逗号，而是其他字符，如制表符、空格等，可以相应地调整代码中的分隔符参数。例如，使用制表符分隔的数据文件，可以将上述代码中的逗号替换为制表符，即line.strip().split('\t')。这样，代码就能正确处理不同分隔符的CSV文件。

4、此外，如果CSV文件中包含空行或包含只包含空白字符的行，可以使用strip方法去除这些行，避免它们被加入到数据列表中，如if line.strip(): data.append(list(line.strip().split(',')))。这样，最终的数据列表中就不会包含空行或空白行。

5、总的来说，遍历CSV文件的每一行及其各个字段值是数据处理中的一项基础任务。通过使用Python的内置函数或第三方库，可以高效地完成这一任务。无论是使用简单的列表推导还是利用numpy库提供的便捷函数，都能实现这一目标，具体选择哪种方法，可以根据实际情况和个人偏好来决定。

三、Python爬虫数据应该怎么处理

设置变量 length()函数 char_length() replace()函数 max()函数

set@address='中国-山东省-聊城市-莘县';select@address

1.2、length()函数 char_length()函数区别

1.3、 replace()函数和length()函数组合

set@address='中国-山东省-聊城市-莘县';select@address

,replace(@address,'-','') as address_1

,length(replace(@address,'-','')) as len_add2

,length(@address)-length(replace(@address,'-','')) as _count

etl清洗字段时候有明显分割符的如何确定新的数据表增加几个分割出的字段

计算出com_industry中最多有几个-符以便确定增加几个字段最大值+1为可以拆分成的字段数此表为3因此可以拆分出4个行业字段也就是4个行业等级

select max(length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))) as _max_count

1.4、设置变量 substring_index()字符串截取函数用法

set@address='中国-山东省-聊城市-莘县';

substring_index(@address,'-',1) as china,

substring_index(substring_index(@address,'-',2),'-',-1) as province,

substring_index(substring_index(@address,'-',3),'-',-1) as city,

substring_index(@address,'-',-1) as district

case when then when then else值 end as字段名

select case when 89>101 then'大于' else'小于' end as betl1_socom_data

字段索引没有提索引算法建议用BTREE算法增强查询效率

2.1.kettle文件名：trans_etl1_socom_data

2.2.包括控件：表输入>>>表输出

2.3.数据流方向：s_socom_data>>>>etl1_socom_data

2.4、表输入2.4、SQL脚本初步清洗com_district和com_industry字段

select a.*,case when com_district like'%业' or com_district like'%织' or com_district like'%育' then null else com_district end as com_district1

,case when com_district like'%业' or com_district like'%织' or com_district like'%育' then concat(com_district,'-',com_industry) else com_industry end as com_industry_total

,replace(com_addr,'地址：','') as com_addr1

,replace(com_phone,'电话：','') as com_phone1

,replace(com_fax,'传真：','') as com_fax1

,replace(com_mobile,'手机：','') as com_mobile1

,replace(com_url,'网址：','') as com_url1

,replace(com_email,'邮箱：','') as com_email1

,replace(com_contactor,'联系人：','') as com_contactor1

,replace(com_emploies_nums,'公司人数：','') as com_emploies_nums1

,replace(com_reg_capital,'注册资金：万','') as com_reg_capital1

,replace(com_type,'经济类型：','') as com_type1

,replace(com_product,'公司产品：','') as com_product1

,replace(com_desc,'公司简介：','') as com_desc1from s_socom_data as a

①涉及爬虫增量操作不要勾选裁剪表选项

②数据连接问题选择表输出中表所在的数据库

③字段映射问题确保数据流中的字段和物理表的字段数量一致对应一致

首先建表增加了4个字段演示步骤在视频里

字段索引没有提索引算法建议用BTREE算法增强查询效率

主要针对etl1生成的新的com_industry进行字段拆分清洗

3.1.kettle文件名：trans_etl2_socom_data

3.2.包括控件：表输入>>>表输出

3.3.数据流方向：etl1_socom_data>>>>etl2_socom_data

①涉及爬虫增量操作不要勾选裁剪表选项

②数据连接问题选择表输出中表所在的数据库

③字段映射问题确保数据流中的字段和物理表的字段数量一致对应一致

3.4、SQL脚本对com_industry进行拆分完成所有字段清洗注册资金字段时间关系没有进行细致拆解调整代码即可

#行业为''的值置为空when length(com_industry)=0 then null

#其他的取第一个-分隔符之前else substring_index(com_industry,'-',1) end as com_industry1,case

when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=0 then null

#'交通运输、仓储和邮政业-'这种值行业2也置为nullwhen length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=1 and length(substring_index(com_industry,'-',-1))=0 then nullwhen length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=1 then substring_index(com_industry,'-',-1)else substring_index(substring_index(com_industry,'-',2),'-',-1)end as com_industry2,case

when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))<=1 then nullwhen length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))=2 then substring_index(com_industry,'-',-1)else substring_index(substring_index(com_industry,'-',3),'-',-1)end as com_industry3,case

when length(com_industry)-length(replace(com_industry,'-',''))<=2 then nullelse substring_index(com_industry,'-',-1)end as com_industry4from etl1_socom_data as a

4.1爬虫数据源数据和网站数据是否相符

如果本身工作是爬虫和数据处理在一起处理，抓取的时候其实已经判断，此步骤可以省略，如果对接上游爬虫同事，这一步首先判断，不然清洗也是无用功，一般都要求爬虫同事存储请求的url便于后面数据处理查看数据质量

4.2计算爬虫数据源和各etl清洗数据表数据量

注：SQL脚本中没有经过聚合过滤 3个表数据量应相等

4.2.1、sql查询下面表我是在同一数据库中如果不在同一数据库 from后面应加上表所在的数据库名称

select count(1) from s_socom_dataunion all

select count(1) from etl1_socom_dataunion all

select count(1) from etl2_socom_data

4.2.2根据 kettle转换执行完毕以后表输出总量对比

确保前两个步骤已经无误，数据处理负责的etl清洗工作自查开始针对数据源清洗的字段写脚本检查 socom网站主要是对地区和行业进行了清洗对其他字段做了替换多余字段处理，因此采取脚本检查，

找到page_url和网站数据进行核查

where里面这样写便于查看某个字段的清洗情况