py3 读入和写入csv，txt文件

import numpy as np
import pandas as pd
import time
import datetime
import csv
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_csv.html
直接保存为csv，汉子也可以被导出：

DataFrame.

to_csv

(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=False, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')

保存为csv后，再把文件名字改为txt后缀：

df_merge.to_csv('aa1.csv',index_label=None)
csv_name='aa1.csv'
new_name=os.path.splitext('aa1.csv')[0]+'.txt'
os.rename(csv_name,new_name)

1）读入数据框

os.chdir(r"D:\jczj\Desktop\项目\德甲")
allgame2=pd.read_excel(r"D:\jczj\Desktop\项目\德甲\yuce_dejia.xlsx")

2）

写入csv

import csv

value=[]
for i in range(3):
a=i+1
b=i*i
v=(a,b)
print(v)
value.append(v)
print(value)

with open ('aa.csv','w',newline='') as data:
bb=csv.writer(data,dialect=('excel'))
bb.writerow(['col1_name1','col_name2'])
bb.writerows(value) #此处的 value 必须是列表才行
data.close()

3）

把pandas 数据框中的数据写入 csv文件：

假设 combos 是数据框，有5个列

vv=combos.values #取出数据框中的值，数据框的底层数据默认是array的，所以取出的这个数据也是数组，需要将数组转换为列表，才能被写入csv
pp=list(vv)

with open ('output.csv','w',newline='') as data2:
bb=csv.writer(data2,dialect=('excel'))
bb.writerow(['age','amount','grade','gender_1','predict']) #指明列名
bb.writerows(pp)
data2.close

4）把pandas数据写入txt文档

combos是pandas数据，格式如下：

age amount grade gender_1 intercept predict

0 18 208182 6 0.0 1 0.485540
1 18 26141 8 1.0 1 0.519408
2 18 325354 9 0.0 1 0.499659
3 18 183147 5 1.0 1 0.479521
4 18 13923 5 1.0 1 0.495424

将其写入txt文件中：

vv=combos.values
pp=list(vv)

f1=open('out.txt','w')
for i in pp:
a1=list(i)
a2=str(a1)[1:-1].replace(',','') #因为pandas数据底层是arrary数据，写入txt中的数据又必须是字符。i也是array数据，将i转成字符后，有 符号"【 】，"需要处理掉。
f1.write(a2+'\n')
f1.close()

5） 读入文件数据

import codecs

f_in = codecs.open('kaola_imei_sort2','r','utf-8')
source_dic = {}
for i in f_in.readlines():
line = i.strip().split('|')
key = '|'.join(line[0:10])
value = line[-1].split(',')
source_dic[key] = value
f_in.close()

# 按行读入文本文件数据，并将数据按行写入字典