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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 2024-09-16 18:06:28

1. 使用标准库csv模块最直接的方式莫过于Python自带的csv模块。这个模块提供了reader和DictReader两个主要类，分别用于读取数据到列表和字典中。 import csv # 使用reader读取 with open('example.csv', mode='r', newli...

在数据处理的广阔天地里，CSV（Comma-Separated Values）文件以其简洁的格式成为了数据交换的常青树。Python，作为数据分析与科学计算的强大工具，提供了多种灵活的方式来读取CSV文件。今天，我们就来揭秘几种常用的Python读取CSV文件的方法，让你的数据处理之路更加顺畅！

1. 使用标准库csv模块

最直接的方式莫过于Python自带的csv模块。这个模块提供了reader和DictReader两个主要类，分别用于读取数据到列表和字典中。

import csv

# 使用reader读取
with open('example.csv', mode='r', newline='') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # 每一行是一个列表

# 使用DictReader读取，适用于有表头的CSV
with open('example.csv', mode='r', newline='') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # 每一行是一个字典

2. 使用pandas库

对于复杂的数据处理任务，pandas无疑是首选。pandas的read_csv函数能够轻松读取CSV文件，并直接转换为DataFrame对象，便于后续的数据分析。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)  # 直接读取为DataFrame

3. 使用numpy的genfromtxt（对于简单数值数据）

虽然numpy主要用于数组和矩阵的计算，但其genfromtxt函数也能在特定场景下用来读取CSV文件（尤其是当文件仅包含数值数据时）。不过，请注意，这通常不是处理CSV文件的首选方法。

import numpy as np

data = np.genfromtxt('example.csv', delimiter=',')
print(data)  # 读取为numpy数组

[用Python如何读取CSV文件，你知道几种方法？]

总结，读取CSV文件在Python中可以通过多种方式实现，其中最常用且强大的工具是pandas的read_csv函数。它不仅处理方便，还能直接将数据转换为易于操作的DataFrame对象。当然，对于简单的需求或特定的场景，csv模块或numpy的genfromtxt也是不错的选择。掌握这些方法，将让你的数据处理工作如虎添翼！