如何将 Python 字典保存到 CSV 文件？

Python 字典是一种非常灵活的数据结构，开发人员可以有效地存储和操作数据。在将此数据持久化到外部文件时，逗号分隔值 (CSV) 格式是一种流行的选择。在许多电子表格程序中，CSV 文件非常简单，兼容性强，易于导入。

本文将简要分步介绍将 Python 字典保存到 CSV 文件的过程。

有多种库和函数可用于将 Python 字典存储到 CSV 文件。它们包括：

• DictWriter() 函数
• 使用 Pandas 库
• Writerows() 函数
• write() 函数

要求

• 必须了解 CSV 文件和 Python 中的字典。
• 要将 Python 字典保存到 CSV 文件，用户需要安装并导入 CSV 库和其他必要的库，然后才能对其进行操作。

CSV 文件

CSV 或逗号分隔值以表格形式存储和处理数据。表格的行用于以文本内容或数字的形式保存事实，字段之间用逗号分隔。由于 CSV 文件易于在多个软件系统之间导入和导出，因此它们经常用于数据分析、数据库管理和电子表格应用程序。当您认为它简单易读时，该格式广泛用于系统之间的数据共享。

Python 中的字典

在编程中存储键值对时，字典是一种流行的数据结构。字典的值由其唯一的键标识，这些键与每个值相关联。可以根据需要快速有效地检索数据。当通过键而不是在序列中的位置访问值时，通常使用字典。它们经常用于表示 JSON 对象等复杂数据结构，是许多编程语言中的重要工具。

CSV 模块

名为 csv (Comma Separated Values) 的 Python 模块用于处理 CSV 格式的表格数据。它提供了用于读取和写入此广泛使用的格式数据的函数，该格式使用逗号或其他分隔符分隔表格中的值。CSV 库有助于处理存储在 CSV 文档中的数据，这些文档可以广泛用于存储组织良好的信息。它可以轻松地从许多软件程序导入和导出。对于 Python 项目，此库在数据分析、迁移和转换任务中特别有用。

可以使用 pip 命令下载此模块

安装后必须导入该库。

Python 中的 CSV 模块提供了各种函数来处理表格数据并将数据存储到 CSV 文件中。

将字典保存到 CSV 文件的第一步是创建一个 Python 字典。

这里使用了一个包含员工数据的字典，包括员工 ID、姓名、部门和薪水。

1. 使用 DictWriter() 函数

Python 是一种合适的编程语言，提供了许多数据操作工具。csv.DictWriter() 函数是可用于将字典存储到 CSV (逗号分隔值) 文档的方法之一。由于 CSV 文件是存储和共享表格记录的流行格式，因此这是一个有用的功能。

csv.DictWriter() 类简化了将字典写入 CSV 文件。这是通过允许将字典键直接映射到 CSV 记录的列来实现的。用户无需将字典事实与 CSV 记录的列格式对齐。要将字典存储在 CSV 文件中，请通过 csv.DictWriter() 函数传递它。

实现 csv.DictWriter() 的方法

• 导入 CSV 库。
• 然后，使用 open() 函数打开 CSV 文件。
• 文件对象和 fieldnames 参数（一组字符串，表示 CSV 文件中的列名）应传递给新创建的 csv.DictWriter() 对象。
• 最后，使用 csv.DictWriter() 对象上的 writerow() 函数将字典数据写入 CSV 文件。

实现 csv.DictWriter()

输出

在这里，创建了一个字典和字段名称，并以写入模式打开了一个 CSV 文件。writeheader() 用于添加 CSV 文件的标题。writerows() 函数将字典添加到 csv 文件。

可以使用 csv.DictWriter() 类有效地将 Python 字典事实保存到 CSV 数据。它允许将字典键直接映射到 CSV 列，从而简化了将字典写入 CSV 文件的过程。这使得以表格格式共享和存储信息成为可能，尤其是在管理大型数据集时。

2. 使用 Pandas 模块

还可以使用 Pandas 模块将字典存储到 CSV 文件中。此模块提供了一个名为 to_csv() 的有用函数，允许用户将字典数据保存到 CSV 文件格式。对于需要跨不同软件程序迁移数据或使用电子表格工具进行分析的个人，此过程可能很有用。

使用 Pandas 模块保存字典的方法

• 首先，导入 Pandas 模块。
• 定义一个字典，并使用 pd.DataFrame.from_dict() 函数将其转换为数据框。
• 通过调用 CSV 文件名、index 和 header 参数，使用 pd.to_csv() 将此数据框转换为 CSV 文件。

实现 Pandas 模块

输出

用户可以通过利用 Pandas 模块将 Python 字典存储到 CSV 记录中。此技术提供了更多用于记录操作和分析的功能，例如简化代码。Pandas 因其易用性和灵活性，是管理和导出各种代码（包括 CSV）中数据的有用工具。

3. 使用 Writerows() 函数

在处理 CSV 文件时，通常需要将事实以字典格式存储。CSV 模块提供了一个名为 writerows() 的有用函数来实现此目的。使用此方法，可以轻松处理字典，并以可读的方式将其写入 CSV 文件。

CSV 文件的行由输入到 writerows() 函数的列表中的每个字典表示。字典中的每个键都对应于 CSV 文件中的一列，值是要写入的数据。用户可以通过使用此方法将字典转换为 CSV 文件来快速将字典保存到磁盘。

方法

• 导入 CSV 模块。
• 使用 open() 函数，以写入 'w' 模式创建 CSV 文件。
• 使用 for 循环，迭代已定义的字典数据，并使用 writerows() 函数将数据添加到 CSV 文件。

writerows() 函数的实现

输出

writerows() 方法轻松处理大量数据是其主要优点之一。它还可以有效地格式化数据，并与各种应用程序兼容。使用此方法可以大大简化将数据写入文件的过程，对于所有处理 CSV 文档的人员来说，这是一种必备技术。

结论

需要 pandas、csv 和其他模块来将 Python 字典保存到 CSV 报告中。本文描述了导入所需模块和将数据写入 CSV 文件等重要步骤。用户可以通过遵循这些步骤，快速将 Python 字典记录转换为广泛支持且易于访问的格式。