python讀取csv第一行

Ⅰ 如何用python讀取csv文件

先按行讀取文件，再用split()方法分解出各數據。如：

#csv_file
f=open('c:/python27/abc.txt','r')
lines=f.readlines()
print(lines)
f.close()
list1=[]
forlineinlines:
	foriinline.split(','):
		list1.append(int(i))
print(list1)

Ⅱ 我是一名python新手，想按照如圖所示讀取csv文件到字典，第一列是電影名，第一行是用戶名

#打開數據文件
infile = open("data.csv", 'r')

names = infile.readline()
names = names.rstrip().split(',')
del names[0] #刪除第一行0列空字元

myset = {}
for name in names:
myset[name] = {}

for line in infile:
line = line.rstrip().split(',')
movieKey = line[0]
for i in range(len(names)):
myset[names[i]][movieKey] = line[i+1]

Ⅲ 怎麼樣Python從csv文件中讀出並將第一紅框中的數據保存為數組，第二紅框中如果為是則為1，否則為0

可以：
申明一個類給學生使用，
每一行數據代表的是一個類的實例對象，
然後吧數據都放入數組中，方便後續的處理

Ⅳ csv文件怎麼打開 使用Python讀取和寫入CSV文件

csv文件本質上是一個文本文件，具體的讀取和寫入方法有兩種：
直接對csv文件進行文件讀寫操作，每一行是一條記錄，按行讀取即可，簡單代碼如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方庫中的csv文件讀寫函數（本質上還是使用python的文件讀寫方法），如科學計算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函數，其他的一些第三方包里也有，可以自行查詢。
兩種方法各有優劣，第一種方法的優點就是可控性強，但是代碼相對較多，對於python2編碼處理很麻煩；第二種方法的優點是代碼量小，調用方便，處理編碼問題相對容易（在函數中加一個encoding參數即可），但是代碼內部比較復雜，可控性較差

Ⅳ python讀取csv文件的某一行

1.全部讀到成列表然後選取行（容易超時，亂碼等問題）
2.利用迭代工具，代碼如下：
from itertools import islice
with open('data.tsv', 'r') as f:
for line in islice(f, 1, None):
# process data
f.close()
修改islice函數中第2個參數n即可，表示讀到f文件對象的第n行

Ⅵ Python如何讀取csv文件某一列的每一行數據，並判斷該數值是否滿足條件

讀取csv文件，用的是csv.reader()這個方法。返回結果是一個_csv.reader的對象，我們可以對這個對象進行遍歷，輸出每一行，某一行，或某一列。代碼如下：

Ⅶ python中怎麼讀取csv文件

Python讀取CSV文件方法如下：
如下是一個CVS文件
使用Python打開CSV可以直接使用open函數打開，然後使用reader函數讀取內容，實現代碼如下：
運行結果如下：
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Ⅷ python 怎麼讀csv文件

CSV文件本質上就是文本文件，只不過每行的數據用逗號分隔。

所以你當成文本文件打開一行一行的讀然後拆分就可以了。

data=[]
withopen(r'd:	empdemo.csv','r')ascsv_file:
forlineincsv_file:
data.append(line.strip().split(','))
print(data)

#另外Python標准庫里有個CSV模塊可以用。
importcsv
withopen(file_path,'rb')ascsv_file:
data=list(csv.reader(csv_file))[1:]#去掉首行的列名

還有就是可以用Pandas這個庫，dataframe有導入csv功能。

Ⅸ 怎麼用python讀取csv數據

csv是我接觸的比較早的一種文件，比較好的是這種文件既能夠以電子表格的形式查看又能夠以文本的形式查看。最早接觸是在別人的Perl腳本中，或許是為了充分利用Perl的文本處理能力。不過，日常的生活工作中我用到的比較多的倒還是電子表格。

創建一個電子表格如下：

使用Mac中Numbers功能將其導出為csv文件，使用文本查看文件內容如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

index,name,comment,,,,

1,name_01,coment_01,,,,

2,name_02,coment_02,,,,

3,name_03,coment_03,,,,

4,name_04,coment_04,,,,

5,name_05,coment_05,,,,

6,name_06,coment_06,,,,

7,name_07,coment_07,,,,

8,name_08,coment_08,,,,

9,name_09,coment_09,,,,

10,name_10,coment_10,,,,

11,name_11,coment_11,,,,

12,name_12,coment_12,,,,

13,name_13,coment_13,,,,

14,name_14,coment_14,,,,

15,name_15,coment_15,,,,

16,name_16,coment_16,,,,

17,name_17,coment_17,,,,

18,name_18,coment_18,,,,

19,name_19,coment_19,,,,

20,name_20,coment_20,,,,

21,name_21,coment_21,,,,

換用pandas嘗試數據文件讀取如下：

In [1]:importpandasaspd

In [2]:ls

data.csv data.numbers

In [3]:data = pd.read_csv('data.csv')

In [4]:data

Out[4]:

index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6

0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN

1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN

2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN

3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN

4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN

5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN

6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN

7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN

8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN

9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN

10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN

11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN

12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN

13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN

14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN

15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN

16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN

17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN

18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN

19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN

20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN

查看讀取出來的結果，看的出結果被處理成了pandas的DataFrame格式。

In [6]: type(data)

Out[6]:pandas.core.frame.DataFrame

Ⅹ python中讀取csv文件

python中讀取csv方法有3種：
第一種，普通方法讀取（open函數打開，然後使用for循環讀取內容）；
第二種，使用用CSV標准庫讀取；
第三種，用pandas模塊讀取。