python怎么读csv文件

‘壹’ python怎么导入csv文件

python中有一个读写csv文件的包，直接import
csv即可。利用这个python包可以很方便对csv文件进行操作，一些简单的用法如下。
读文件
csv_reader
=
csv.reader(open('data.file',
encoding='utf-8'))
for
row
in
csv_reader:
print(row)

‘贰’ python中怎样读取csv文件内容

和普通文件一样读取。csv中文件数据项有逗号划分开。
12345infile = open("data.csv", 'r') for line in infile: data = line.rstrip().split(',') print(data)

‘叁’ python怎么读取csv文件

csv文件就是用逗号分隔的文本文件，和文本文件的读取方式相同。
如果csv文件都是数值，想要将其转为列表，可采用如下程序实现：
# csv_file
f=open('abc.txt','r')
lines=f.readlines()
print(lines)
f.close()
list1=[]
for line in lines:
for i in line.split(','):
list1.append(int(i))
print(list1)

‘肆’ python中怎么读取csv文件

Python读取CSV文件方法如下：
如下是一个CVS文件
使用Python打开CSV可以直接使用open函数打开，然后使用reader函数读取内容，实现代码如下：
运行结果如下：
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python中怎么读取csv文件的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

‘伍’ Python怎么读取csv文件指定列为dataframe

设置read_csv()的mangle_pe_cols参数为True
重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。
建议多看文档！
希望对您的问题有所帮助！

‘陆’ 请教PYTHON读取CSV文件方法

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

fromLogimportLoginfo
importcgi,os,csv,sys,re
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')

print"Content-Type:text/htmlcharset=utf-8
"

fileitem=''
defget_cgi_file():
''''''
globalfileitem,device_id,maxDeviceID,maxDriverID,channelid,ChannelDeviceType
form=cgi.FieldStorage()
#获取文件名
fileitem=form['filename1']
#检测文件是否上传
iffileitem.filename:
#去掉文件路径，获取文件名称
fn=os.path.basename(fileitem.filename)
open(global_var.uploadfile_path,'wb').write(fileitem.file.read())
#message='文件"'+fn+'"上传成功！'
#printmessage
else:
message='没有文件上传！'
printmessage

defconvert_gbk2utf8():
data_list=[]
fd=open(global_var.uploadfile_path,'rb')
csvfd=csv.reader(fd)
forc1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10,c11,c12,c13,c14incsvfd:
c1_u=c1.decode('gb2312').encode('utf-8')
c2_u=c2.decode('gb2312').encode('utf-8')
c3_u=c3.decode('gb2312').encode('utf-8')
c4_u=c4.decode('gb2312').encode('utf-8')
c4_u=c4.decode('gb2312').encode('utf-8')
c5_u=c5.decode('gb2312').encode('utf-8')
c6_u=c6.decode('gb2312').encode('utf-8')
c7_u=c7.decode('gb2312').encode('utf-8')
c8_u=c8.decode('gb2312').encode('utf-8')
c9_u=c9.decode('gb2312').encode('utf-8')
c10_u=c10.decode('gb2312').encode('utf-8')
c11_u=c11.decode('gb2312').encode('utf-8')
c12_u=c12.decode('gb2312').encode('utf-8')
c13_u=c13.decode('gb2312').encode('utf-8')
c14_u=c14.decode('gb2312').encode('utf-8')
data_row_list=[c1_u,c2_u,c3_u,c4_u,c5_u,c6_u,c7_u,c8_u,c9_u,c10_u,c11_u,c12_u,c13_u,c14_u]
data_list.append(data_row_list)
fd.close()
#log.write_debug(data_list)
returndata_list

defanaly_csv_file(data_list):
forrownuminrange(len(data_list)):
ifrownum==0:
attrib=data_list[rownum]
else:
foriinrange(len(attrib)):
#这里循环取数据，依据是列名
ifattrib[i]=='你的列名':
printdata_list[rownum][i]

if__name__=='__main__':
log=Loginfo.Loginfo()
get_cgi_file()
try:
data_list=convert_gbk2utf8()
exceptExceptionase:
print("正在导入的表格列数不对，请检查！")
deleteDevice()

删了一些函数，这样应该可以看得懂吧，c14_u是列，有多少列就多少个，这是转换编码。analy_csv_file(data_list)里面对拿到的文件做处理

‘柒’ python读取csv文件的某一行

1.全部读到成列表然后选取行（容易超时，乱码等问题）
2.利用迭代工具，代码如下：
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函数中第2个参数n即可，表示读到f文件对象的第n行

‘捌’ Python如何读取csv文件某一列的每一行数据，并判断该数值是否满足条件

读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。代码如下：

‘玖’ 怎么用python读取csv数据

csv是我接触的比较早的一种文件，比较好的是这种文件既能够以电子表格的形式查看又能够以文本的形式查看。最早接触是在别人的Perl脚本中，或许是为了充分利用Perl的文本处理能力。不过，日常的生活工作中我用到的比较多的倒还是电子表格。

创建一个电子表格如下：

使用Mac中Numbers功能将其导出为csv文件，使用文本查看文件内容如下：

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,,,,

换用pandas尝试数据文件读取如下：

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

查看读取出来的结果，看的出结果被处理成了pandas的DataFrame格式。

In [6]: type(data)

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