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Python 读取 CSV 文件

在数据分析和处理过程中，CSV（逗号分隔值）文件是最常见的文件格式之一。Python 提供了多种方法来读取 CSV 文件。本文将介绍几种常用的 Python 方法来读取 CSV 文件。

1. 使用 csv 模块读取 CSV 文件

Python 的标准库中包含了一个 csv 模块，专门用于处理 CSV 文件。可以通过该模块读取 CSV 文件，并将其解析为 Python 数据结构。

示例代码

```python import csv

打开 CSV 文件

with open('example.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: csvreader = csv.reader(csvfile)

# 逐行读取
for row in csvreader:
    print(row)

```

说明

• csv.reader：创建一个 CSV 读取器对象，用于迭代文件的每一行。
• open()：用于打开 CSV 文件，newline='' 参数避免出现空行。
• encoding='utf-8'：确保文件以 UTF-8 编码打开。

2. 使用 csv.DictReader 读取 CSV 文件

csv.DictReader 类可以将每一行转换为字典格式，方便根据列名进行访问。

示例代码

```python import csv

打开 CSV 文件

with open('example.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: csvreader = csv.DictReader(csvfile)

# 逐行读取
for row in csvreader:
    print(row)

```

说明

• csv.DictReader：每一行的数据会被转换成一个字典，字典的键是 CSV 文件中的列名。
• 这种方法非常适合在 CSV 文件中有列名时使用。

3. 使用 pandas 库读取 CSV 文件

pandas 是 Python 中一个非常强大的数据处理库，它提供了非常简洁的方法来读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。

安装 pandas

bash pip install pandas

示例代码

```python import pandas as pd

读取 CSV 文件

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

打印 DataFrame

print(df) ```

说明

• pd.read_csv()：直接读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象。
• DataFrame 是 pandas 中的一个核心数据结构，具有非常丰富的数据处理功能。

4. 使用 numpy 库读取 CSV 文件

如果你的 CSV 文件包含的是数值型数据，可以使用 numpy 来高效地读取数据。

安装 numpy

bash pip install numpy

示例代码

```python import numpy as np

读取 CSV 文件

data = np.loadtxt('example.csv', delimiter=',', skiprows=1)

打印数据

print(data) ```

说明

• np.loadtxt()：读取 CSV 文件并将数据加载为 numpy 数组。
• skiprows=1：跳过 CSV 文件的第一行（列名）。

5. 使用 openpyxl 读取 Excel 文件（如果 CSV 是 Excel 格式）

如果你有一个 Excel 文件（.xlsx），你可以使用 openpyxl 来读取，而不是直接读取 CSV 文件。

安装 openpyxl

bash pip install openpyxl

示例代码

```python import openpyxl

加载 Excel 文件

wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

选择工作表

sheet = wb.active

读取单元格值

for row in sheet.iter_rows(values_only=True): print(row) ```

说明

• openpyxl 专门用于读取 .xlsx 格式的文件。
• iter_rows(values_only=True)：按行迭代工作表，values_only=True 表示只获取单元格的值。

总结

在 Python 中，读取 CSV 文件有多种方法，可以根据实际需求选择合适的工具。csv 模块适合简单的 CSV 解析，pandas 提供了强大的数据处理功能，而 numpy 适合数值数据处理。如果需要处理 Excel 文件，可以使用 openpyxl 库。

选择合适的方法，可以让你更加高效地处理 CSV 数据。 ```