處理 CSV 檔案

什麼是 CSV？

CSV，全名為 Comma Separated Values，是一種常見的資料格式，這對有使用過 Excel 的人來說應該不陌生，如果你的電腦有安裝 Excel 軟體的話，很有可能用滑鼠點兩下 CSV 檔案的時候就會直接用 Excel 開啟，而且還會自動展開成試算表的樣子。不過 CSV 並不是 Excel 試算表，它是純文字檔案格式，用一般的文字編輯器都能開啟，每一行代表一筆資料，也正如其名，每一行資料通常是以逗號（Comma）做為分隔字元，它看起來的樣子可能像這樣：

id,name,gender,age,hero_level,hero_rank,description
1,龍卷,F,28,S,2,"女性英雄, 與實際年齡不相稱"
14,傑諾斯,M,19,S,17,"生化人, 外形俊朗,實力強大, 但在戰鬥關鍵時刻總是鬆懈大意"
35,埼玉,M,25,C,388,"故事的主角, 職業是英雄, 無論多強的敵人幾乎都是一拳擊敗"

也許你會好奇，在上一章不就介紹過檔案的讀寫了嗎？為什麼還需要多這個章節來介紹 CSV 呢？雖然 CSV 格式說是用逗號分隔沒錯，但由於缺少一個完善的標準，所以由不同的應用程式所匯出的 CSV 格式可能都會有一些不同，也就是所謂的「方言（dialect）」或是「一個 CSV，各自表述」，例如雖然應該是用逗號分格，但有些會用 Tab 或是 | 做為分隔符號。不只這樣，同樣是換行，不同的作業系統上可能會有不同的表示方式，例如 Windows 是使用 \r\n，而 Linux 則是 \n。這些方言之間的差異，排列組合算一算也不少種，處理起來也是有一點麻煩。

讀取 CSV 檔案

我們先用上一章學到的讀檔手法來讀取一個 CSV 檔案：

with open('heroes.csv') as f:
    for row in f:
        cols = row.strip().split(',')
        print(cols)

這裡我先使用字串的 .strip() 方法去掉每行的換行符號，然後再接著用字串的 .split() 方法將每行的資料透過逗號拆成一個串列，處理之後的結果看起來像這樣：

['id', 'name', 'gender', 'age', 'hero_level', 'hero_rank', 'description']
['1', '龍卷', 'F', '28', 'S', '2', '"女性英雄', ' 與實際年齡不相稱"']
['14', '傑諾斯', 'M', '19', 'S', '17', '"生化人', ' 外形俊朗', '實力強大', ' 但在戰鬥關鍵時刻總是鬆懈大意"']
['35', '埼玉', 'M', '25', 'C', '388', '"故事的主角', ' 職業是英雄', ' 無論多強的敵人幾乎都是一拳擊敗"']

像這樣手工拆解也能讀到資料，但如果資料中有逗號或換行符號可能會拆出不正確的結果，例如把說明文字的逗號也拆開了，而裡面的引號也處理的不太好。

我相信聰明如你，再繼續寫幾行程式碼來處理這些細節一定難不倒你，但這樣一來程式碼可能會變得有點複雜，萬一之後還有其他的特殊情況還得再加額外的規則來處理。Python 內建的 csv 模組提供了一些便利的方法來處理這些麻煩，讓我們可以更簡單的讀取和寫入 CSV 檔案。

假設我的 CSV 檔名叫做 heroes_v1.csv：

import csv

with open('heroes_v1.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

csv 模組裡的 reader() 函數可以自動幫我們處理逗號和換行符號，而且還會知道有些文字裡的逗號不用拆，執行之後的結果看起來像這樣：

['id', 'name', 'gender', 'age', 'hero_level', 'hero_rank', 'description']
['1', '龍卷', 'F', '28', 'S', '2', '女性英雄, 與實際年齡不相稱']
['14', '傑諾斯', 'M', '19', 'S', '17', '生化人, 外形俊朗,實力強大, 但在戰鬥關鍵時刻總是鬆懈大意']
['35', '埼玉', 'M', '25', 'C', '388', '故事的主角, 職業是英雄, 無論多強的敵人幾乎都是一拳擊敗']

這看起來好多了。

csv 模組的 reader() 函數有一些參數可以設定，例如 delimiter 可以指定分隔符號，它的預設值就是 ,；quotechar 可以指定引號符號，它的預設值剛好就是 "，skipinitialspace 可以設定是否忽略空白等等。

設定方言

剛才使用的 csv.reader() 函數裡有個參數可以指定使用哪一種「方言（dialect）」，方言是 CSV 檔案的格式描述，例如要用什麼符號當做為分隔符號、引號符號是什麼等等。

csv 模組有內建幾個常見的方言：

>>> import csv
>>> csv.list_dialects()
['excel', 'excel-tab', 'unix']

如果沒有特別指定的話，csv.reader() 函數預設的方言是 excel，就是用逗號當做分隔符號，並使用 " 做為引號。

如果 CSV 檔案的內容不是使用逗號而是用 | 符號來分隔，像這樣：

id|name| gender|age|hero_level|hero_rank| description
1|'龍卷'| F|28|S|2| '女性英雄, 與實際年齡不相稱'
14|'傑諾斯'| M|19|S| 17| '生化人, 外形俊朗,實力強大, 但在戰鬥關鍵時刻總是鬆懈大意'
35|'埼玉'|M| 25|C|388| '故事的主角, 職業是英雄, 無論多強的敵人幾乎都是一拳擊敗'

不只把逗號換成了 | 符號，而且還多了一些空白，我們在可以給 csv.reader() 函數指定一些參數：

import csv

with open('heroes_v2.csv') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter='|', quotechar="'", skipinitialspace=True)
    for row in reader:
        print(row)

加上這些參數之後，解析出來的結果就跟之前的一樣了。如果我們很常使用這種格式的話，每次都要設定這麼多參數也是有點累，除了內建的三種方言之外，我們也可以註冊自己的方言：

import csv

csv.register_dialect(
    'hero_v2',
    delimiter='|',
    quotechar="'",
    skipinitialspace=True
)

register_dialect() 函數的第一個參數是方言的名字，接下來就是設定這個方言所使用的參數。註冊完成之後，就可以帶到 csv.reader() 裡使用了：

with open('heroes_v2.csv') as f:
    reader = csv.reader(f, dialect='hero_v2')
    for row in reader:
        print(row)

寫入 CSV 檔案

csv 模組的 reader() 函數可以讀取 CSV 檔案，如果是要寫入 CSV 檔案，在同一個模組裡的 writer() 函數可以幫我們搞定這件事。如果前面的 reader() 有看懂的話，writer() 用起來也滿簡單的：

import csv

with open("my_heroes.csv", "w") as f:
    writer = csv.writer(f)

    # 寫入標題
    fields = ["id", "name", "gender", "age", "hero_level", "hero_rank", "description"]
    writer.writerow(fields)

    writer.writerow(["1", "龍卷", "F", "28", "S", "2", "女性英雄, 與實際年齡不相稱"])
    writer.writerow(["14", "傑諾斯", "M", "19", "S", "17", "生化人, 外形俊朗,實力強大, 但在戰鬥關鍵時刻總是鬆懈大意"])
    writer.writerow(["35", "埼玉", "M", "25", "C", "388", "故事的主角, 職業是英雇, 無論多強的敵人幾乎都是一拳擊敗"])

在開啟檔案的時候需要把檔案模式改成 w 或 a 才能寫入檔案，接下來 csv.writer() 函數如果沒加額外的設定的話，跟 reader() 函數一樣預設使用 excel 當做方言。

要寫入的時候，是物叫 writer 物件身上的 .writerow() 方法，一次寫入一行資料。如果想要寫入多行的話，可使用迴圈多次呼叫 .writerow() 方法，或是直接呼叫 .writerows() 方法，把所有的資料一次寫入：

data = [
    ["1", "龍卷", "F", "28", "S", "2", "女性英雄, 與實際年齡不相稱"],
    ["14", "傑諾斯", "M", "19", "S", "17", "生化人, 外形俊朗,實力強大, 但在戰鬥關鍵時刻總是鬆懈大意"],
    ["35", "埼玉", "M", "25", "C", "388", "故事的主角, 職業是英雇, 無論多強的敵人幾乎都是一拳擊敗"]
]

writer.writerows(data)

剛剛我們學到的客制化方言也可以用在 writer() 函數：

writer = csv.writer(f, dialect="hero_v2")

這樣就可以用我們自己註冊的方言來寫入 CSV 檔案了。

《練習》台積電股價 K 線圖

我從台灣證券交易所的網站下載了一個 CSV 檔案，裡面記錄了台積電（2330）於 2024 年 5 月的股價成交資訊，待會我們試著用 Python 解析這個檔案的內容，並且畫出 K 線圖。K線圖，又稱蠟燭圖（Candlestick Chart），是股票分析中常用的技術分析工具。如果你不知道什麼是 K 線圖也沒關係，放心，我也不知道，我們一起來學怎麼畫。

資料來源的話，你可以自行到證交所網站下載一份你感興趣的股價交易資料，或是也可以從本書的 GitHub 下載。

網站連結

• 台灣證券交易所 https://5xcamp.us/stock-day
• CSV 檔案下載 https://5xcamp.us/stock-202405-csv

我下載回來的 CSV 檔名是 STOCK_DAY_2330_202405.csv，待會的程式範例也會用這個檔名。首先，如果你用文字編輯器打開這個檔案的話，也許會看到一些亂碼，這是因為我從證交所網站下載的檔案就是用 Big5 方式編碼，所以待會用 open() 函數開檔的時候需要指定編碼方式。更多關於文字編碼的故事可往前翻閱數字與文字章節的介紹。

你也許會好奇為什麼這個檔案不是使用現在比較普及的 UTF-8 編碼，嗯...這個問題我不好說，這得去問證交所的工程師才會知道。但不管是 UTF 還是 Big5 編碼，既然編碼都編了，我們就暫時接受這個事實，先試著讀取這個檔案看看：

import csv

with open("STOCK_DAY_2330_202405.csv", encoding='big5') as f:
    title = next(f).replace('"', "")  # 標題

    # 待會程式還會繼續寫...

記得在開檔的時候指定 encoding='big5'，不然執行的時候會出錯。如果你有先偷看過這個檔案，應該會發現第一行寫著「113年05月 2330 台積電 各日成交資訊」，對我來說這不是我要的資料，但這個待會可以用來當做圖表的標題，所以我先用 next(f) 取得這一行之後再簡單處理一下引號。

接下來雖然可以使用剛才介紹的 csv 模組的 read() 函數，但同樣在 csv 模組裡有個更方便的函數叫做 DictReader()，它會用第一行的資料當作欄位名稱，並根據這個欄位把剩下的每一行資料轉換成字典，這樣就可以用欄位名稱來取得資料，而不是用索引值。

要畫 K 線圖會需要用到日期、開盤價、收盤價、最高價、最低價等資訊，所以我們只要先準備這些資料就好，其他的可暫時不理它：

import csv

with open("STOCK_DAY_2330_202405.csv", encoding='big5') as f:
    title = next(f).replace('"', "")  # 標題

    data = csv.DictReader(f, restval=None)

    for row in data:
        if row['成交股數'] is not None:
            date = int(row['日期'].split('/')[-1])
            opening = int(float(row['開盤價']))
            closing = int(float(row['收盤價']))
            highest = int(float(row['最高價']))
            lowest = int(float(row['最低價']))

    # 待會要寫繪圖程式

簡單的判斷一下，只要當天有「成交股數」的資料的話，就抓出日期、開盤價、收盤價、最高價、最低價這幾個欄位的數字，順便做一下數字轉換。因為日期的格式是 "113/05/01"，但我只想要最後面的日數，所以這裡我使用字串的 .split() 方法做了些處理。接下來要畫 K 線圖，這裡我使用 matplotlib 套件來繪圖，如果你沒有安裝的話，可以使用 pip 來安裝：

$ pip install matplotlib

網站連結

matplotlib https://matplotlib.org/

再來，K 線圖要怎麼畫？K 線圖的主要元素有幾個：實線、影線以及漲跌的顏色：

• 實線的長度是開盤價和收盤價的差值
• 影線的長度是最高價和最低價的差值
• 如果收盤價比開盤價高就是漲，顏色是紅色，反之就是綠色

我們可以寫一個函數來畫 K 線圖：

from matplotlib import pyplot as plot

def draw_candlestick(date, opening, closing, highest, lowest):
    delta_open_close = closing - opening
    delta_high_low = highest - lowest

    # 設定漲跌的顏色
    color = "red" if delta_open_close > 0 else "green"
    bottom = opening if delta_open_close > 0 else closing

    # 實線（開、收盤價）
    plot.bar(date, height=abs(delta_open_close), bottom=bottom, width=0.6, color=color)
    # 影線（最高、最低價）
    plot.bar(date, height=delta_high_low, bottom=lowest, width=0.1, color=color)

函數會接收日期、開盤、收盤價、最高、最低價這幾個參數，然後計算出實線和影線的長度，並根據開盤價和收盤價的大小來設定漲跌的顏色。這裡我用了兩次的 .bar() 方法在同一個地方畫了兩條線，一粗一細兩條線疊在一起，看起來就有點像是 K 線圖了。或是你也可另外找其他更專門用來畫金融圖表的套件來畫，會畫的更專業。

接下來把這些東西都組合在一起就可以開始畫圖了：

import csv
from matplotlib import pyplot as plot

# ... 略 ...

with open("STOCK_DAY_2330_202405.csv", encoding="big5") as f:
    title = next(f).replace('"', "")  # 標題

    data = csv.DictReader(f, restval=None)

    for row in data:
        if row["成交股數"] is not None:
            date = int(row["日期"].split("/")[-1])
            opening = int(float(row["開盤價"]))
            closing = int(float(row["收盤價"]))
            highest = int(float(row["最高價"]))
            lowest = int(float(row["最低價"]))

            draw_candlestick(date, opening, closing, highest, lowest)

    plot.xlabel(title)
    plot.show()

在最後設定一下 X 軸的標題，然後執行程式，就可以看到 K 線圖了：

這樣就差不多完成了。不過執行之後應該會發現個小問題，就是中文字看起來怪怪的。因為 matplotlib 預設的字型只支援英文字，不支援的字會變成方塊字，要正常顯示的話需要在設定中文字型：

with open("STOCK_DAY_2330_202405.csv", encoding="big5") as f:
    title = next(f).replace('"', "")  # 標題

    # 設定中文字型（蘋果儷宋體）
    plot.rc("font", family="Apple LiSung")

    data = csv.DictReader(f, restval=None)
    # ... 略 ...

我的電腦是 macOS，所以這裡使用的是「蘋果儷宋體（Apple LiSung）」，如果是 Windows 可以使用微軟正黑體或其他中文字型，這樣應該就可以正常顯示中文了：

完整程式碼範例可於本書的 GitHub 取得。

網站連結

完整程式碼 https://5xcamp.us/pybook-stock-csv

題外話，年輕時候我天真的以為只要會看 K 線圖就可以發大財，但後來發現根本不是這麼回事，也因此繳了不少學費。投資一定有風險，基金投資有賺有賠，申購前應詳閱公開說明書。