1. CSV 文件概述和处理方法

1.1 CSV 文件格式的基本介绍

CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是一种简单的文本文件格式，用于存储表格数据，其中每一行代表一条记录，行中的每个字段通过逗号分隔。CSV 文件通常用于数据交换和存储。它的优点是简单、轻量、易于读取和写入，缺点是无法存储复杂的格式和公式。

例如，一个典型的 CSV 文件内容如下：

Name,Age,Gender
Alice,25,Female
Bob,30,Male
Charlie,35,Male

1.2 使用 Python 内置 csv 模块处理 CSV 文件

Python 提供了内置的 csv 模块，用于读取和写入 CSV 文件。它提供了简单的接口，可以直接与文件进行交互。

读取 CSV 文件

import csv

# 打开 CSV 文件
with open('example.csv', mode='r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

 写入 CSV 文件

import csv

# 数据准备
data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Alice', 25, 'Female'], ['Bob', 30, 'Male']]

# 写入 CSV 文件
with open('output.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

使用 DictReader 和 DictWriter

对于键值对的操作，可以使用 DictReader 和 DictWriter，它们允许以字典的形式读取和写入数据。

import csv

# 读取 CSV 文件为字典
with open('example.csv', mode='r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row)

# 写入 CSV 文件为字典
data = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'Gender': 'Female'}, {'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'Gender': 'Male'}]
with open('output.csv', mode='w', newline='') as file:
    fieldnames = ['Name', 'Age', 'Gender']
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

1.3 使用 pandas 处理 CSV 文件

pandas 是一个强大的数据分析库，提供了更高级和方便的 CSV 文件处理功能。它使用 read_csv 和 to_csv 方法，可以直接将 CSV 文件读取为 DataFrame 数据结构，并支持复杂的数据操作。

读取 CSV 文件

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件为 DataFrame
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)

写入 CSV 文件

import pandas as pd

# 数据准备
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30], 'Gender': ['Female', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 写入 CSV 文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

数据过滤和操作

# 过滤年龄大于 30 的行
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)

# 添加新列
df['Country'] = ['USA', 'UK']
print(df)

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2. Excel 文件概述和处理方法

2.1 Excel 文件格式的基本介绍

Excel 文件是一种用于电子表格的文件格式，支持表格数据、公式、图表和其他格式化内容。Excel 文件有两种常见的格式：

• .xls：Excel 97-2003 的文件格式，基于二进制格式。
• .xlsx：Excel 2007 及以后的版本使用的 XML 基础格式，支持更多功能。

2.2 使用 openpyxl 处理 Excel 文件

openpyxl 是 Python 用于读取和写入 Excel .xlsx 文件的第三方库。

读取 Excel 文件

from openpyxl import load_workbook

# 加载 Excel 文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb.active

# 读取单元格数据
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

写入 Excel 文件

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的 Excel 文件
wb = Workbook()
sheet = wb.active

# 写入数据
sheet['A1'] = 'Name'
sheet['A2'] = 'Alice'
sheet['B1'] = 'Age'
sheet['B2'] = 25

# 保存 Excel 文件
wb.save('output.xlsx')

设置单元格样式

from openpyxl.styles import Font, Color, Alignment

# 设置字体和对齐
sheet['A1'].font = Font(bold=True, color="FF0000")
sheet['A1'].alignment = Alignment(horizontal="center")

wb.save('styled_output.xlsx')

2.3 使用 xlrd 和 xlwt 处理 Excel 文件

xlrd 用于读取 .xls 文件，而 xlwt 用于写入 .xls 文件。

读取 Excel 文件（xlrd）

import xlrd

# 打开 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 读取数据
for row in range(sheet.nrows):
    print(sheet.row_values(row))

写入 Excel 文件（xlwt）

import xlwt

# 创建 Excel 文件
workbook = xlwt.Workbook()
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')

# 写入数据
sheet.write(0, 0, 'Name')
sheet.write(0, 1, 'Age')
sheet.write(1, 0, 'Alice')
sheet.write(1, 1, 25)

# 保存 Excel 文件
workbook.save('output.xls')

2.4 使用 pandas 处理 Excel 文件

pandas 同样提供了强大的 Excel 文件处理功能，通过 read_excel 和 to_excel 方法，可以方便地读取和写入 Excel 文件。

读取 Excel 文件

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件为 DataFrame
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df)

写入 Excel 文件

import pandas as pd

# 数据准备
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30], 'Gender': ['Female', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 写入 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

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3. CSV 与 Excel 文件的比较与选择

3.1 CSV 与 Excel 的异同

• CSV 文件：简单的文本文件，易于存储和传输，但无法保存复杂的格式、公式和图表。适用于存储纯数据。
• Excel 文件：支持丰富的格式、公式、图表等功能。适用于需要复杂格式和计算的场景。

3.2 选择合适的文件格式

• 数据量较小且不需要复杂格式：选择 CSV 格式。
• 需要支持公式、图表或复杂格式：选择 Excel 格式。

3.3 优化大数据量文件的读取与写入

• 使用 pandas 的 chunksize 参数分批读取大文件。
• 使用 openpyxl 时，避免一次性加载整个工作簿，分批加载和保存数据。

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4. 性能优化和进阶技巧

4.1 使用 pandas 优化大文件的读取与处理

对于大数据量的文件，pandas 提供了 chunksize 参数，允许按块读取 CSV 或 Excel 文件，从而避免一次性将所有数据加载到内存中。

import pandas as pd

chunk_size = 10000
chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size)
for chunk in chunks:
    # 处理每一块数据
    print(chunk.head())

4.2 异常数据的清洗与处理

处理 CSV 或 Excel 文件时，常常会遇到缺失值、重复数据等问题。使用 pandas 可以方便地进行数据清洗：

# 去除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

4.3 批量处理 CSV 和 Excel 文件

对于多个文件的处理，可以使用 os 模块遍历文件夹，批量读取和写入文件。

import os
import pandas as pd

for file in os.listdir('csv_files'):
    if file.endswith('.csv'):
        df = pd.read_csv(f'csv_files/{file}')
        # 处理文件
        df.to_csv(f'processed_{file}', index=False)

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5. 常见问题与错误处理

5.1 处理文件编码问题

在处理 CSV 文件时，可能会遇到编码问题。可以使用 encoding 参数指定文件的编码格式。

df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8')

5.2 数据缺失值的处理

缺失值处理是数据分析中的常见问题，可以通过 pandas 提供的 dropna、fillna 方法进行处理。

5.3 Excel 文件读写中的常见错误

在使用 openpyxl 或 pandas 处理 Excel 文件时，常见的错误包括文件格式不兼容、文件损坏等。需要确保文件路径正确，并使用适当的库来处理文件格式。