CSV.md

CSV（Comma-Separated Values）是常見的純文字資料格式，廣泛應用於資料儲存與交換。Python 提供數種方式操作 CSV 檔案，最常用的是標準函式庫 csv 模組與 pandas 套件。

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一、使用 csv 模組操作 CSV

讀取 CSV：

import csv

with open('data.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

寫入 CSV：

with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['Name', 'Age'])
    writer.writerow(['Alice', 25])

使用 DictReader / DictWriter：

# 讀取成字典
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row['Name'], row['Age'])

# 寫入成字典
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['Name', 'Age']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'Name': 'Bob', 'Age': 30})

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二、使用 Pandas 操作 CSV

讀取 CSV：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

寫入 CSV：

df.to_csv('output.csv', index=False)

常見操作：

# 篩選欄位
print(df[['Name', 'Age']])

# 加總數值欄位
print(df['Salary'].sum())

# 排序
print(df.sort_values(by='Age'))

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三、常見注意事項

問題類型	解決方法
編碼錯誤	指定 encoding='utf-8' 或 big5
換行問題	使用 newline='' 避免空行
欄位名稱重複	DictReader 可解決對應問題
欄位順序	DictWriter 寫入時指定 fieldnames

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四、適用情境比較

工具	優點	適合情境
csv	內建模組、無須額外安裝	小型 CSV、簡易格式轉換
pandas	功能強大、資料處理效率高	資料分析、大型資料集、結構化運算

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CSV 操作是資料處理流程中的關鍵步驟，無論是初步匯入資料或將處理結果輸出，善用 csv 與 pandas 模組能提升開發效率與可維護性。