来点干货！3招Python 处理CSV、JSON和XML数据的简便方法！

Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。

CSV是存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用内置的Python csv库来读取和写入CSV。通常，我们会将数据读入列表列表。

看看下面的代码。当我们运行csv.reader()所有CSV数据变得可访问时。该csvreader.next()函数从CSV中读取一行; 每次调用它，它都会移动到下一行。我们也可以使用for循环遍历csv的每一行for row in csvreader 。确保每行中的列数相同，否则，在处理列表列表时，最终可能会遇到一些错误。

在Python中写入CSV同样容易。在单个列表中设置字段名称，并在列表列表中设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们的数据写入文件，与读取时的方法基本一样。

    csvwriter.writerows(rows)

我们可以使用Pandas将CSV转换为快速单行的字典列表。将数据格式化为字典列表后，我们将使用该dicttoxml库将其转换为XML格式。我们还将其保存为JSON文件！

JSON提供了一种简洁且易于阅读的格式，它保持了字典式结构。就像CSV一样，Python有一个内置的JSON模块，使阅读和写作变得非常简单！我们以字典的形式读取CSV时，然后我们将该字典格式数据写入文件。

正如我们之前看到的，一旦我们获得了数据，就可以通过pandas或使用内置的Python CSV模块轻松转换为CSV。转换为XML时，可以使用dicttoxml库。具体代码如下：

XML与CSV和JSON有点不同。CSV和JSON由于其既简单又快速，可以方便人们进行阅读，编写和解释。而XML占用更多的内存空间，传送和储存需要更大的带宽，更多存储空间和更久的运行时间。但是XML也有一些基于JSON和CSV的额外功能：您可以使用命名空间来构建和共享结构标准，更好地传承，以及使用XML、DTD等数据表示的行业标准化方法。

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要读入XML数据，我们将使用Python的内置XML模块和子模ElementTree。我们可以使用xmltodict库将ElementTree对象转换为字典。一旦我们有了字典，我们就可以转换为CSV，JSON或Pandas Dataframe！具体代码如下：

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