昨天粘贴代码有误重新更正，梳理csv文件基本知识及python读取方法
#昨天粘贴代码出现错误，这里重新更正，欢迎大家批评指正。
做数据分析时，数据读取是十分重要的环节，数据读取可用多种方法存储到不同数据容器里，python中常见的数据容器有csv、excel、json和数据库，这里先梳理csv文件的基本知识，以及python中csv文件常见的两种方法。
一、数据存取之csv
（一）什么是csv
CSV是一种通用且相对简单的文件格式，它被用户广泛应用，也被商业广泛应用，还被科学广泛应用。其最广泛的应用是在程序之间转移表格数据，这些程序本身是在不兼容的格式上进行操作的，这些格式往往是私有的和/或无规范的格式。因为大量程序都支持某种CSV变体，至少是作为一种可选择的输入/输出格式。
一个用户或许要交换信息，信息是从一个以私有格式存储数据的数据库程序，传至一个数据格式全然不同的电子表格。极有可能的情形是，那个数据库程序能够将数据导出为“CSV”，随后被导出的CSV文件能够被电子表格程序导入。
“CSV”并非是一种格式单一且定义明确的格式（虽说RFC 4180有一个被普遍使用的定义），所以在实际应用中，术语“CSV”广泛指代具有以下特征的任何文件：
纯文本，使用某一种字符集，例如ASCII，或者Unicode，又或者EBCDIC，再或者GB2312；
2.由记录组成（典型的是每行一条记录）；
每条记录会被分隔符分隔成字段，典型的分隔符有逗号、分号或制表符，有时分隔符还可以包括可选的空格，要正确解析csv文件，我们需要知道正在使用的分隔符；
4.每条记录都有同样的字段序列。
其结构通常是这样的：
第一列名称，第二列名称，第三列名称。
第一行数据1，第一行数据2，第一行数据3，
第二行数据1，第二行数据2，第二行数据3，
...
（二）读写csv文件的读写
Python中读写csv主要有两种：
1.使用python I/O写入和读取CSV文件
read 读取整个文件
readline 读取下一行
readlines会将整个文件读取到一个迭代器中，方便我们进行遍历，读取到一个list里以供使用 。
#读取csv
path = 'data/city.csv'
fl = open(path,'a')
A = fl.write()
fl.close()
#写入csv
以下是改写后的内容：A 等于一个列表，其中包含 'a,1,11'，还包含 'b,2,22'，也包含 'c,3,33' 。
path = 'data/city.csv'
fl = open(path,'a')
fl.write(A)
fl.close()
#使用with语句，后面可以不进行文件关闭操作
path = 'data/city.csv'
with open(path,'r') as fl:
i = fl.readlines()
print(i)
2.使用Pandas读取CSV文件
import pandas as pd
#读取csv
path = 'data/city.csv'
fl = pd.read_csv(path)
# 读取指定列索引字段的数据
将路径中的CSV文件读取，使用的列包括开盘价和收盘价 。
#写入csv
A = ['a,1,11','b,2,22',c,333']
fl = pd.DataFrame(A)
fl.to_csv(path)
#使用to_csv的时候, 我们可以给他传入几个参数:
将数据框fl保存为CSV文件，保存路径为path，保存时包含表头，不保存索引 。注：to_csv这个方法中可以传递一些参数:
DataFrame.to_csv 方法，可用于将数据框保存为 CSV 文件。该方法有多个参数，path_or_buf 参数用于指定文件路径或缓冲区，默认为 None；sep 参数用于指定分隔符，默认为逗号；columns 参数用于指定要写入的列，默认为 None；header 参数用于指定是否写入列名，默认为 True；index 参数用于指定是否写入行索引，默认为 True；index_label 参数用于指定行索引的标签，默认为 None；mode 参数用于指定写入模式，默认为 'w'；encoding 参数用于指定编码方式，默认为 None。
path_or_buf :文件保存的路径;
sep :默认是以 , 进行分割 , 也可以自己制定;
columns : 保存索引列和指定列;
index:是否写进行索引 0或者1;
header：可以是布尔值或者字符串列表，默认值为True，用于表示是否写进列索引值，其取值为0或者1；
缺失值保存为 Na，如果不写，默认为空，此时 na_rep = NaN:
float_format='%.2f' :保留两位小数。
往期推文：
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phper