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这里是关于Python读写CSV文件的完整攻略。

什么是CSV文件？

CSV是一种常见的数据交换格式，通常使用逗号分隔各个数据字段，因此得名Comma Separated Values（逗号分隔值）。CSV文件不依赖于特定的软件程序或操作系统，因此易于数据交换和迁移。在Python中，我们可以使用pandas库读写CSV文件。

pandas读取CSV文件

我们可以用pandas库读取CSV文件。下面是一些常见的读取CSV文件的方法：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("file.csv")

# 观察前5条数据
print(df.head())

# 将DataFrame转化为列表
data_list = df.values.tolist()

# 将DataFrame转化为字典
data_dict = df.to_dict()

# 将DataFrame保存为JSon文件
df.to_json("file.json")

示例1：读取Titanic数据集

import pandas as pd

# 读取titanic.csv文件
titanic_df = pd.read_csv("./datasets/titanic.csv")

# 观察前5条数据
print(titanic_df.head())

pandas写入CSV文件

我们可以使用pandas库将DataFrame数据写入CSV文件。下面是一些常见的写入CSV文件的方法：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv("file.csv", index=False)

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel("file.xlsx", index=False)

示例2：将DataFrame数据写入CSV文件

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv("data.csv", index=False)

以上是用pandas读写CSV文件的示例代码和方法，希望对您有所帮助。