Python：CSV文件的批量读取+输出

CSV文件的读取：单个读取和批量读取

import numpy as np
import csv

#单个文件

#读取CSV文件

with open(r'D:\JupyterCode\abcdefg.csv') as csvfile:  #读取csv文件
#with open('E:/UQ/Abaqus+python/case/KL_right/infer_lamda.csv') as csvfile:
    spamreader = csv.reader(csvfile)
    data_x = [] # 定义一个空数组用于保存文件的数据
    for item in (spamreader):
        #print(item)
        data_x.append(item)

#(1) 读取CSV的全部内容
data_x[i] = [[float(x) for x in row] for row in data_x]  # 将数据从string形式转换为float形式
data_x = np.array(data_x)  # 将list数组转化成array数组便于查看数据结构

#ps：用 pd.read_csv(r'path/xx.csv',header=None) 读取比上面with open as csvfile的方法更快


#(2) 读取CSV的部分内容，如100项之后的内容
for i in range (100,len(item)):
    data_x[i] = [[float(x) for x in row] for row in data_x] 
data_x = np.array(data_x)  



#批量读取CSV文件

num=8 #设置有8个文件，同时也是文件名
res=[] #用于合并

for i in range(num):
    with open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\计算结果\CSV_R%d.csv'%(i+1)) as csvfile:  
        spamreader = csv.reader(csvfile)
        data_x = [] 
        for item in (spamreader):
            data_x.append(item)
    data_x = [[float(x) for x in row] for row in data_x]        
    data=np.array(data_x)  

    restt=np.vstack((data[:,0],data[:,1]))  #合并CSV文件中的第一列和第二列
    res.append(restt)  #合并所有CSV文件 最后输出res

CSV文件的输出：

#输出CSV文件

f = open('output.csv','w',encoding='utf-8')
#如果输出的CSV文件中有空白行，则补充：newline=''）

csv_writer = csv.writer(f)

for i in range(len(data_x):
    csv_writer.writerow(data_x[i])

f.close()

print('finished')