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用Python如何读取CSV文件，你知道几种方法？

服务器学习网综合整理 2024-08-21 14:36:39

方法一：使用内置的csv模块 Python的标准库中直接提供了csv模块，用于读写CSV文件。这是最基本也是最直接的方法。 import csv with open('example.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as file: ...

在数据处理与分析的广阔领域中，CSV（Comma-Separated Values）文件因其简单、通用的格式而备受欢迎。作为Python开发者，掌握几种高效读取CSV文件的方法，无疑能大大提升你的工作效率。今天，我们就来盘点几种常用的Python读取CSV文件的方法，让你的数据处理之路更加顺畅。

方法一：使用内置的`csv`模块

Python的标准库中直接提供了csv模块，用于读写CSV文件。这是最基本也是最直接的方法。

import csv

with open('example.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)  # 这里的row是一个列表，包含了CSV文件中的一行数据

重点：csv.reader(file)是读取CSV文件的核心，通过遍历csv_reader对象，可以逐行获取数据。

方法二：使用`pandas`库的`read_csv`函数

对于更复杂的数据处理需求，pandas库提供了更加强大和灵活的数据结构（如DataFrame）和数据处理功能。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)

重点：pd.read_csv()函数能够直接将CSV文件读入为pandas的DataFrame对象，便于后续的数据清洗、分析和可视化操作。

方法三：利用NumPy的`genfromtxt`函数（虽然不是专门用于CSV，但可处理类似格式）

虽然NumPy主要用于数值计算，但其genfromtxt函数在特定情况下也能用来读取CSV文件，尤其是当数据主要为数值时。

import numpy as np

data = np.genfromtxt('example.csv', delimiter=',', dtype=str)  # 根据需要设置dtype
# 注意：NumPy默认读取为二维数组，且更适合数值数据

重点：np.genfromtxt()通过指定delimiter参数来识别CSV文件中的分隔符，但需注意其处理数据的方式与pandas或纯csv模块有所不同。

结语

用Python如何读取CSV文件，你知道几种方法？

掌握多种读取CSV文件的方法，能够让你在处理不同类型的数据和应对不同场景时更加游刃有余。无论是使用Python内置的csv模块，还是强大的pandas库，亦或是NumPy的genfromtxt函数，每种方法都有其独特的优势和应用场景。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用这些工具，提升你的数据处理能力。