在Python 中讀取CSV 文件的方法主要有兩種，根據(jù)需求選擇合適的方式。 ① 使用內(nèi)置csv 模塊：適合結(jié)構(gòu)簡單、數(shù)據(jù)量不大的情況，通過csv.reader() 逐行讀取，可用next() 跳過表頭。 ② 使用pandas 庫：適合複雜數(shù)據(jù)及分析需求，用pd.read_csv() 讀取為DataFrame，支持指定分隔符、處理缺失值、從網(wǎng)絡(luò)讀取等功能。注意事項包括確保文件路徑正確、處理編碼問題、檢查數(shù)據(jù)類型及索引列設(shè)置。兩種方法各具優(yōu)勢，根據(jù)實際場景選擇即可。
讀取CSV 文件在Python 中是一個很常見的需求，尤其在處理數(shù)據(jù)時。 Python 有內(nèi)置的csv模塊，還有功能更強大的pandas庫，都能幫你輕鬆完成這個任務(wù)。關(guān)鍵在於根據(jù)你的具體需求選擇合適的方法。
用內(nèi)置csv 模塊讀取文件
如果你不想引入額外的依賴，或者只是想快速讀取簡單的CSV 文件，可以使用Python 自帶的csv模塊。
- 打開文件後，用
csv.reader()讀取內(nèi)容，逐行處理即可。 - 如果文件有表頭，可以用
next()跳過第一行。 - 讀出來的每一行是一個列表，按順序?qū)?yīng)每一列。
舉個例子：
import csv
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
next(reader) # 跳過標(biāo)題行for row in reader:
print(row)這種方式適合結(jié)構(gòu)簡單、數(shù)據(jù)量不大的情況。但如果數(shù)據(jù)複雜、需要做篩選、統(tǒng)計等操作，建議用下面的方法。
用pandas 讀取CSV 文件
pandas是處理表格數(shù)據(jù)的強大工具，讀取CSV 文件也非常方便。
- 使用
pd.read_csv()可以直接把文件讀成一個DataFrame。 - 支持自動識別表頭、指定分隔符、跳過行、處理缺失值等。
- 讀入之後可以用各種方法進行分析和操作。
示例代碼如下：
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.head())
如果你的數(shù)據(jù)有特殊格式，比如字段之間是用製表符\t分隔的，可以加上參數(shù)：
df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t')
此外，pandas 還支持直接從網(wǎng)絡(luò)鏈接讀取CSV 數(shù)據(jù)，比如：
df = pd.read_csv('https://example.com/data.csv')
注意事項和常見問題
- 文件路徑要寫對，如果文件不在當(dāng)前目錄，最好用絕對路徑或確認相對路徑正確。
- 編碼問題容易出錯，尤其是中文數(shù)據(jù)。打開文件時可以加上
encoding='utf-8'。 - 如果讀出來的數(shù)據(jù)看起來沒問題但處理時出錯，可能是數(shù)據(jù)類型不對，可以用
df.dtypes查看。 - 有時候CSV 文件第一列是索引列，用
index_col=0可以避免重複讀入。
基本上就這些方法。用csv模塊簡單直接，適合小項目；而pandas功能強大，適合數(shù)據(jù)分析和處理。根據(jù)場景選一個合適的就行。
以上是如何在Python中讀取CSV文件的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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