在同一个 csv 文件上读取和写入

发布于 2024-09-08 06:56:22 字数 527 浏览 0 评论 0原文

我正在尝试在同一个 CSV 文件上读取和写入：

file1 = open(file.csv, 'rb')
file2 = open(file.csv, 'wb')
reader = csv.reader(file1)
writer = csv.writer(file2)
for row in reader:
   if row[2] == 'Test':
      writer.writerow( row[0], row[1], 'Somevalue')

我的 csv 文件是：

val1,2323,Notest
val2, 2323,Test

所以基本上如果我的 row [2] 值是 Test 我想将其替换为 Some new value。上面的代码给了我空的 CSV 文件。

原文

I am trying to read and write on the same CSV file:

file1 = open(file.csv, 'rb')
file2 = open(file.csv, 'wb')
reader = csv.reader(file1)
writer = csv.writer(file2)
for row in reader:
   if row[2] == 'Test':
      writer.writerow( row[0], row[1], 'Somevalue')

My csv files are:

val1,2323,Notest
val2, 2323,Test

So basically if my row[2] value is Test I want to replace it with Some new value.
The above code gives me empty CSV files.

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流年里的时光 2024-09-15 06:56:22

您应该使用不同的输出文件名。即使您希望名称相同，也应该使用一些临时名称，最后重命名文件。

当您以“w”（或“wb”）模式打开文件时，该文件将被“清除”——整个文件内容都会消失。 open() 的 Python 文档说：

... 'w' 仅用于写入（同名的现有文件将被删除），...

所以你的文件在 csv 函数开始解析它之前被删除。

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似狗非友 2024-09-15 06:56:22

您无法同时以读取和写入模式打开文件。

您的代码可以修改如下： -

# Do the reading
file1 = open(file.csv, 'rb')
reader = csv.reader(file1)
new_rows_list = []
for row in reader:
   if row[2] == 'Test':
      new_row = [row[0], row[1], 'Somevalue']
      new_rows_list.append(new_row)
file1.close()   # <---IMPORTANT

# Do the writing
file2 = open(file.csv, 'wb')
writer = csv.writer(file2)
writer.writerows(new_rows_list)
file2.close()

正如 Jason 指出的，如果您的 CSV 对于您的内存来说太大，那么您需要写入不同的文件名，然后重命名它。这可能会慢一些。

You can't open a file in both read and write modes at once.

Your code could be modified as follows:-

# Do the reading
file1 = open(file.csv, 'rb')
reader = csv.reader(file1)
new_rows_list = []
for row in reader:
   if row[2] == 'Test':
      new_row = [row[0], row[1], 'Somevalue']
      new_rows_list.append(new_row)
file1.close()   # <---IMPORTANT

# Do the writing
file2 = open(file.csv, 'wb')
writer = csv.writer(file2)
writer.writerows(new_rows_list)
file2.close()

As Jason points out, if your CSV is too big for your memory, then you'll need to write to a different filename and then rename it. This will likely be a bit slower.

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