关于Ruby操作CSV格式数据方法介绍

这篇文章主要介绍了Ruby操作CSV格式数据方法,包括CSV格式文件读写，类型转换等操作,需要的朋友可以参考下

CSV格式的数据默认是以逗号分隔各个字段的一条一条记录,默认用换行符分隔每一条记录。此外,有的CSV有标题行，有的没有。还有其他一些格式， 它们都有默认值，但都可以在读、写CSV数据时修改默认设置。后文大多数时候故意忽略这些设置，因为绝大多数读写操作都使用同样的参数**options进行格式设置。例如，在读取csv文件中的数据时想要忽略标题行，可以在参数中设置headers: true 

可设置的项及其默认值包括：

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col_sep: ",",                #=> 字段分隔符 row_sep: :auto,              #=> 记录分隔符 quote_char: '"',             #=> 包围字段的符号 field_size_limit: nil,       #=> 限制字段的字符数量 converters: nil,             #=> unconverted_fields: nil, headers: false,              #=> 读取时忽略标题行，具体参考官方手册 return_headers: false, write_headers: nil, header_converters: nil, skip_blanks: false,          #=> 忽略空行 force_quotes: false,         #=> 设置为true时，所有字段都将使用被包围 skip_lines: nil,             #=> 指定一个正则(str也会转换为正则)，                              #=> 匹配的行将被当作注释行而忽略 liberal_parsing: false, internal_encoding: nil, external_encoding: nil, encoding: nil, nil_value: nil,             #=> 使用此处设置的值替换所有nil字段 empty_value: "",            #=> 使用此处设置的值替换所有空字符串字段 quote_empty: true,          #=> 设置为false时，空字符串字段将转换为空字段 write_converters: nil, write_nil_value: nil,      #=> 将以此处的值替换nil字段写入文件 write_empty_value: "", strip: false

CSV类方法处理CSV数据

以CSV格式写入文件

要向文件中写入CSV格式的数据：

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require 'csv' writer = CSV.open('/tmp/file.csv', 'w') writer << ["junmajinlong", 29, 170, true] writer << ["junma", 24, 176, false] writer << ["jinlong", 25, 172, nil] writer << ["majinlong", 23, 173, false] writer.close

写入完成后，查看：

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junmajinlong,29,170,true junma,24,176,false jinlong,25,172, majinlong,23,173,false

注意其中的nil对应的写入内容为空。

可以直接在语句块中写入，这样的话可以自动关闭CSV.open()打开的IO流：

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require 'csv' CSV.open('/tmp/file.csv', 'w') do |writer|   writer << ["junmajinlong", 29, 170, true]   writer << ["junma", 24, 176, false]   writer << ["jinlong", 25, 172, nil]   writer << ["majinlong", 23, 173, false] end

CSV.open()打开的是一个封装后的IO流对象，它除了可以使用CSV单独为其提供的一些方法(比如这里的<<)外，还可以使用很多IO流对象的方法，比如seek()、tell()、flush()、eof?()、fsync()等等。

这里使用的<<方法是单独为其提供的，它涉及两个执行过程：

• 将数组中各元素全部转换成字符串类型并使用逗号连接
• 按行写入到csv打开的文件中

转换为CSV格式的字符串

如果只是想执行第一个过程，即将数据转换成CSV格式的字符串而不写入，可使用类方法generate_line()：

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p CSV.generate_line ["junmajinlong", 29, 170, true] p CSV.generate_line ["jun ma", 24, 176, false] p CSV.generate_line ["jinlong", 25, 172, nil] p CSV.generate_line ["jin, long", 23, 173, false] =begin "junmajinlong,29,170,true\n" "jun ma,24,176,false\n" "jinlong,25,172,\n" "\"jin, long\",23,173,false\n" =end

从CSV格式的文件中读数据

如果想要读取CSV文件，可使用类方法read()或别名readlines()：

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pp CSV.readlines('/tmp/file.csv') =begin [["junmajinlong", "29", "170", "true"],  ["junma", "24", "176", "false"],  ["jinlong", "25", "172", nil],  ["majinlong", "23", "173", "false"]] =end

注意：

• 读取CSV文件内容时，每行保存为一个数组，每个字段是这个数组中的一个元素
• 读取CSV文件内容时，除了不存在的字段转换为nil外，其它所有的数据都转换成了字符串类型。所以有时候可能需要去转换读取时的数据类型。关于类型转换，见后文

如果要按行读取CSV文件的内容，使用类方法foreach()：

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CSV.foreach('/tmp/file.csv') do |row|   p row end =begin ["junmajinlong", "29", "170", "true"] ["junma", "24", "176", "false"] ["jinlong", "25", "172", nil] ["majinlong", "23", "173", "false"] =end

从CSV格式的字符串中读数据

如果想要从字符串中读取CSV格式的数据，使用parse()和parse_line()，分别用于解析多行字符串和解析单行字符串(超出一行的自动被忽略)。

• parse()不指定语句块时，返回包含解析每一行得到的数组，即一个数组的数组，它是一个csv table类型，有很多自己的方法
• 指定语句块时，每一行对应的数组传递给语句块控制变量

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str1=<<-eof junmajinlong,29,170,true jun ma,24,176,false jinlong,25,172, "jin, long",23,173,false eof # 不指定语句块时，parse返回数组 pp CSV.parse str1 =begin [["junmajinlong", "29", "170", "true"],  ["jun ma", "24", "176", "false"],  ["jinlong", "25", "172", nil],  ["jin, long", "23", "173", "false"]] =end # 指定语句块时，parse将每行对应的数组传递给语句块 CSV.parse(str1) {|row| p row} =begin ["junmajinlong", "29", "170", "true"] ["jun ma", "24", "176", "false"] ["jinlong", "25", "172", nil] ["jin, long", "23", "173", "false"] =end str2="junmajinlong,29,170,true" p CSV.parse_line str2 ["junmajinlong", "29", "170", "true"]

CSV实例方法处理CSV数据

• CSV.new()、CSV.open()可以创建csv对象(即一行一行csv格式的数据)
• CSV.generate()可将字符串转换成csv对象并将该对象传递给语句块
• <<、puts()或add_row()可向CSV目标中(字符串格式的CSV或CSV IO流)写入行，它们是别名关系
• gets()、shift()、readline()可从csv对象中读取一行数据
• read()、readlines()可以读取csv对象中的所有数据
• each()可以从csv对象中迭代每一行
• eof()或eof?()可以判断是否读完所有数据
• rewind()可以重置当前csv对象的偏移指针
• line()可以获取最近一次读取的一行数据
• lineno()可以获取当前已读取的行数
• path()可以获取当前读取的csv文件名

CSV table

CSV.parse()、CSV.read()、CSV.table()等方法返回的都是数组的数组(二维数组)，它们是CSV Table。

CSV table按照表的方式来处理csv数据，比如关注于行、关注于字段的一些操作可以采用csv table相关的方法来处理。

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# Headers are part of data data = CSV.parse(<<~ROWS, headers: true)   Name,Department,Salary   Bob,Engineering,1000   Jane,Sales,2000   John,Management,5000 ROWS data.class      #=> CSV::Table data.first      #=> # data.first.to_h #=> {"Name"=>"Bob", "Department"=>"Engineering", "Salary"=>"1000"} # Headers provided by developer data = CSV.parse('Bob,Engineering,1000', headers: %i[name department salary]) data.first      #=> #

CSV字段类型转换

读取CSV数据时，所有的数据都会转换为字符串格式。

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# Without any converters: CSV.parse('Bob,2018-03-01,100') #=> [["Bob", "2018-03-01", "100"]]

可以在迭代每一行的语句块中对字段做必要的类型转换。

但如果类型转换方式比较简单，可以在读取数据时指定converters属性进行转换。该属性的值要么是CSV的内置类型符号，要么是符号数组，要么是一个lambda表达式。有如下内置类型：

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Integer Float Numeric (Float + Integer) Date DateTime All

当指定了类型转换后，每个字段将针对converters的值尝试做转换，转换失败则保留字段的值不变，所以如果通过lambda自定义类型转换时也一定要保证这一点。

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CSV.parse("1,2,3,4,5", converters: :numeric) #=> [[1, 2, 3, 4, 5]] # With built-in converters: ct = CSV.parse('Bob,2018-03-01,100', converters: %i[numeric date]) #=> [["Bob", #, 100]] ct.first[1] + 1  # 日期对象，加1天 #=> # # With custom converters: CSV.parse('Bob,2018-03-01,100', converters: [->(v) { Time.parse(v) rescue v }]) #=> [["Bob", 2018-03-01 00:00:00 +0200, "100"]]

转自：微点阅读   https://www.weidianyuedu.com