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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   2024-08-26 09:42:32

方法一：使用内置的csv模块 Python的标准库中包含了csv模块，它提供了丰富的函数来读取和写入CSV文件。重点在于，使用csv.reader()函数可以轻松遍历CSV文件的每一行，而csv.DictReader()则能将每行数据转换为一个字典，使得数据访问更为直观。 import csv w...

在数据分析和自动化任务中，CSV（逗号分隔值）文件因其结构简单、易于读写而备受欢迎。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种方式来读取和处理CSV文件。今天，我们就来揭秘几种常见的使用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的标准库中包含了csv模块，它提供了丰富的函数来读取和写入CSV文件。重点在于，使用csv.reader()函数可以轻松遍历CSV文件的每一行，而csv.DictReader()则能将每行数据转换为一个字典，使得数据访问更为直观。

import csv

with open('example.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

# 或者使用DictReader
with open('example.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
    csv_dict_reader = csv.DictReader(file)
    for row in csv_dict_reader:
        print(row['column_name'])

方法二：使用pandas库

pandas是Python中用于数据分析的强大库，它提供了read_csv()函数来读取CSV文件，并直接将数据加载为DataFrame对象，方便后续的数据处理和分析。重点在于，pandas的read_csv()函数功能强大，支持多种参数配置，如指定分隔符、处理缺失值等。

import pandas as pd

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

方法三：利用第三方库如openpyxl（针对Excel文件，但可类比CSV）

虽然openpyxl主要用于处理Excel文件（.xlsx），但提及它是因为在处理表格数据时，我们常会遇到不同的文件格式。对于CSV文件，虽然不直接适用，但了解这种思路对于处理更复杂的表格数据很有帮助。重点在于，理解不同库擅长处理的数据类型，可以让我们在处理数据时更加灵活多变。

用Python如何读取CSV文件，你知道几种方法？

综上所述，使用Python读取CSV文件的方法多种多样，其中内置的csv模块和pandas库是最常用的两种方式。根据你的具体需求（如是否需要直接操作数据行、是否需要进行复杂的数据分析）选择合适的方法，将大大提高你的工作效率。

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