Python3 From Zero——{最初的意识：006～数据编码与处理}

一、读写CSV数据：

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding=utf8 -*-
import csv
with open('kxtx.csv', 'rt') as f:
    f_csv = csv.DictReader(f)
    for x in f_csv:
        print(x)
        if x['货物名称'] == '电机':
            break

f@z ~/py_script $ python3 csv_test.py 
{'开单网点组织编号': 'C050220002', '运单号': 'yt050806', '公司类型': '项目客户', '首家承接网点': '厚德天津站点', '所属枢纽': '天津卡行天下供应链管理有限公司', '货物名称': 'xm食品', '开单公司': 'XM天津茂绎运通物流有限公司', '件数': '500', '首家承接公司类型': '线路公司', '开单网点': 'XM天津茂绎运通物流有限公司', '首家承接公司': '滨江厚德物流(天津)有限公司', '客户编号': 'k020220197', '托运日期': '2016-05-08', '外包合计(元)': '9189.18', '开单日期': '2016-05-08', '体积(m3)': '102', '重量(KG)': '3562', '交易类型': '自主交易', '运费合计(元)': '9189.18', '当前状态': '客户已签收'}
{'开单网点组织编号': 'C050100014', '运单号': 'C0501000140000615', '公司类型': '项目客户', '首家承接网点': '北京大陆桥精准北京站点', '所属枢纽': '北京卡行天下有限公司', '货物名称': '电机', '开单公司': '北京和顺通达物流有限公司', '件数': '43', '首家承接公司类型': '线路公司', '开单网点': '北京和顺通达物流有限公司', '首家承接公司': '北京大陆桥物流有限公司(精准)', '客户编号': 'K020100048', '托运日期': '2016-05-10', '外包合计(元)': '1173.6', '开单日期': '2016-05-10', '体积(m3)': '4.51', '重量(KG)': '1956', '交易类型': '自主交易', '运费合计(元)': '1173.6', '当前状态': '客户已签收'}

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding=utf8 -*-
import csv
headers = ['姓名', '年龄', '性别']
rows = [('张三', 27, '男'), ('李四', 24, '女')]
with open('testfile.csv', 'wt') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerow(headers)
    f_csv.writerows(rows)

f@z ~/py_script $ cat testfile.csv 
姓名,年龄,性别
张三,27,男
李四,24,女

二、数据汇总和统计:pandas（大型数据集分析、数据归组、统计分析等） 

>>> import pandas
>>> test = pandas.read_csv('kxtx.csv')
>>> test
                  所属枢纽        开单日期        托运日期              开单公司  
0      天津卡行天下供应链管理有限公司  2016-05-08  2016-05-08    XM天津茂绎运通物流有限公司   
1           北京卡行天下有限公司  2016-05-10  2016-05-10      北京和顺通达物流有限公司   
2      天津卡行天下供应链管理有限公司  2016-05-07  2016-05-07    XM天津茂绎运通物流有限公司   
3       石家庄卡行供应链管理有限公司  2016-05-07  2016-05-07      xm河北安跃商贸有限公司    

>>> type(test)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>