背景

最近在做数据处理时，发现别人给的 csv 文件用 txt 打开后，发现里面的所有字段都是带双引号，与自己之前见过的 csv 文件有点不一样，自己脑海里面隐约也见过 python 有相关的设置参数，于是就查看 python 官方文档中的 csv 模块介绍，总结分享出来予以记录，方便后续查看

csv文档地址：https://docs.python.org/zh-cn/3.11/library/csv.html
csv代码：https://github.com/python/cpython/blob/3.11/Lib/csv.py

csv 模块的常量是从 _csv 模型引入，_csv 是用 c 语言编写

_csv模块引入 _csv c语言代码片段

csv模块定义的常量说明

• csv.QUOTE_ALL，等于0
  指示 writer 对象给所有字段加上引号
• csv.QUOTE_MINIMAL，等于1
  指示 writer 对象仅为包含特殊字符（例如 定界符(delimiter)、引号字符(quotechar) 或 行结束符(lineterminator) 中的任何字符）的字段加上引号
• csv.QUOTE_NONNUMERIC，等于2
  指示 writer 对象为所有非数字字段加上引号
  指示 reader 将所有未用引号引出的字段转换为 float 类型
• csv.QUOTE_NONE，等于3
  指示 writer 对象不使用引号括住字段。当 定界符(delimiter) 出现在输出数据中时，其前面应该有 转义符(escapechar)。如果未设置 转义符(escapechar)，则遇到任何需要转义的字符时，writer 都会抛出 Error 异常
  指示 reader 不对引号字符进行特殊处理

常量

在 pandas 中的案例演示

模拟数据

模拟数据

pandas to_csv
默认使用的是 csv.QUOTE_MINIMAL
文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_csv.html

to_csv
quoting

csv.QUOTE_ALL 生成csv文件

QUOTE_ALL

csv.QUOTE_MINIMAL 生成csv文件

QUOTE_MINIMAL

csv.QUOTE_NONNUMERIC 生成csv文件

QUOTE_NONNUMERIC

csv.QUOTE_NONE 生成csv文件

QUOTE_NONE

jupyter-notebook 完整代码

生成csv

历史相关文章

• 对csv文件，又get了新的认知
• Python pandas在读取csv文件时（linux与windows之间传输），数据行数不一致的问题
• Python pandas数据分列，分割符号&固定宽度
• Python 字符串格式化方法总结

---

以上是自己实践中遇到的一些问题，分享出来供大家参考学习，欢迎关注微信公众号：DataShare ，不定期分享干货