CSV文件的读写操作与Pandas库使用指南

该思维导图概述了文本的读写操作，包括CSV文件的写入和读取方法。写入部分介绍了`writer`和`DictWriter`的语法与参数，支持单行和多行数据的写入。读取部分包括`csv.reader`和`DictReader`，将数据以列表或字典形式读取。此外，还提到使用Pandas库进行CSV文件的读写，提供了相关的语法和参数设置，便于进行数据处理。

源码

# CSV文件的读写操作与Pandas库使用指南
- 写入
  - 语法
    - writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
  - 参数
    - csvfile
      - 支持迭代对象
    - dialect
      - 默认：excel风格
    - fmtparams
      - 覆盖编码风格
  - 方法
    - writerow(row)
      - 单行写入
    - writerows(rows)
      - 多行写入
- 读取
  - 方法
    - csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
      - 每行读为字符串列表
    - csv.readlines(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
      - 所有行读为字符串列表
- 字典读写
  - 写入：csv.DictWriter
    - 语法
      - DictWriter(f, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel', *args, **kwds)
    - 参数
      - fieldnames
        - 指定字段顺序
      - restval
        - 缺省值
      - extrasaction
        - 指定多余字段处理方式
    - 方法
      - writeheader()
        - 写入表头
      - writerows()
        - 写入字典数据
  - 读取：csv.DictReader
    - 语法
      - DictReader(f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)
    - 功能
      - 每行映射为字典对象
- Pandas读写
  - 读取
    - 语法
      - pd.read_csv('your_file.csv', sep=',', header='infer', index_col=None, encoding='utf-8')
    - 参数
      - sep
        - 指定分隔符
      - header
        - 指定标题行
      - index_col
        - 设置行索引
      - encoding
        - 设置编码
  - 写入
    - 语法
      - df.to_csv('output_file.csv', index=False)
    - 参数
      - index
        - False：不写入行索引

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