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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 2024-10-08 11:24:26

方法一：使用标准库csv模块 Python的内置csv模块提供了读取和写入CSV文件的基本功能，是处理CSV文件的直接且高效的方式。重点：通过open()函数打开CSV文件，并结合csv.reader()或csv.DictReader()（用于将每行映射到字典，便于通过列名访问）来读取数据。 imp...

在数据处理的广阔领域中，CSV（逗号分隔值）文件因其简单性和广泛的兼容性成为了不可或缺的数据交换格式。对于Python这一强大的编程语言来说，读取CSV文件同样是一项基础且高频的操作。今天，我们就来揭秘几种使用Python读取CSV文件的常用方法，让你在处理数据时更加游刃有余。

方法一：使用标准库`csv`模块

Python的内置csv模块提供了读取和写入CSV文件的基本功能，是处理CSV文件的直接且高效的方式。重点：通过open()函数打开CSV文件，并结合csv.reader()或csv.DictReader()（用于将每行映射到字典，便于通过列名访问）来读取数据。

import csv

with open('example.csv', mode='r', newline='') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

# 或者使用DictReader
with open('example.csv', mode='r', newline='') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row['列名'])

方法二：使用Pandas库

对于数据分析师和科学家来说，Pandas几乎成为了处理数据的标配库。它提供了更为便捷和强大的数据处理功能。重点：pandas.read_csv()函数能够轻松读取CSV文件，并直接返回一个DataFrame对象，方便后续的数据分析操作。

import pandas as pd

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

# 访问特定列
print(df['列名'])

方法三：使用NumPy的`genfromtxt`函数（非直接，但可行）

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于读取CSV文件，特别是当数据主要是数值型时。注意：这种方法在处理复杂CSV文件（如包含多行标题或复杂数据类型）时可能不够灵活。

import numpy as np

data = np.genfromtxt('example.csv', delimiter=',', skip_header=1, dtype=None, encoding=None)
# 注意：这种方法可能需要调整多个参数以适应不同的CSV格式

总结

用Python如何读取CSV文件，你知道几种方法？

在Python中读取CSV文件，最常用且推荐的方法是使用Pandas的read_csv()函数，因为它不仅简便，而且功能强大，能够直接返回DataFrame对象，便于后续的数据处理和分析。当然，对于轻量级或特定需求的情况，内置的csv模块也是一个不错的选择。而NumPy的genfromtxt虽然可以用于读取CSV，但通常不是首选方案。掌握这些方法，将让你在处理CSV文件时更加得心应手。