python csv.reader如何一步一步读取

`csv.reader` 是 Python 标准库中的一个模块，用于读取 CSV（逗号分隔值）格式的文件。以下是一步一步读取 CSV 文件的示例代码：

import csv

# 打开 CSV 文件
with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    # 创建 csv.reader 对象
    reader = csv.reader(csvfile)

    # 逐行读取 CSV 文件数据
    for row in reader:
        # 输出每一行数据
        print(row)

在上面的示例代码中，我们首先用 `open()` 函数打开一个 CSV 文件，然后通过 `csv.reader` 创建一个读取器对象 `reader`。接下来，我们使用 `for` 循环逐行读取 CSV 文件中的数据，并将每一行数据以列表的形式输出。需要注意的是，在使用 `csv.reader` 读取 CSV 文件时，每一行数据都会被解析成一个列表，其中列表中的每一个元素对应 CSV 文件中的一个字段。同时，为了避免出现不必要的换行符号，我们在打开 CSV 文件时使用了 `newline=''` 参数。

相关问题

python csv.reader输出格式

在Python中，当你使用内置模块`csv`的`reader`函数读取CSV文件时，它会返回一个迭代器，每次迭代会生成一个列表，这个列表包含的是CSV文件的一行。每一行都是一个列表，元素对应于CSV文件中的字段，元素之间通常由逗号分隔，如果某列含有逗号，那么该列会被引号包围。

例如，如果你有一个简单的CSV文件内容如下：

Name,Age,City
John,30,New York
Jane,25,London

使用`csv.reader`读取的输出格式会是这样的：

[
  ['Name', 'Age', 'City'],
  ['John', '30', 'New York'],
  ['Jane', '25', 'London']
]

这里的第一行是表头，后面的每一行代表一条记录的数据。如果你只对数据部分感兴趣，可以跳过第一行：

for row in csv_reader:
    if not row[0].startswith('#'):  # 或者判断是否是表头
        print(row)

这将打印出：

['John', '30', 'New York']
['Jane', '25', 'London']

Python csv.reader实现两个csv合并

要实现两个CSV文件的合并，可以使用Python的csv.reader来读取两个文件的内容，然后将它们合并到一个新的CSV文件中。以下是一个示例代码：

import csv

# 打开第一个CSV文件并读取内容
with open('file1.csv', newline='', encoding='utf-8') as file1:
    reader1 = csv.reader(file1)
    data1 = list(reader1)

# 打开第二个CSV文件并读取内容
with open('file2.csv', newline='', encoding='utf-8') as file2:
    reader2 = csv.reader(file2)
    data2 = list(reader2)

# 合并两个CSV文件的内容
merged_data = data1 + data2

# 将合并后的数据写入新的CSV文件
with open('merged.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as merged_file:
    writer = csv.writer(merged_file)
    writer.writerows(merged_data)

在这个示例中，我们首先使用csv.reader读取第一个CSV文件的内容，并将其存储在一个列表中。然后，我们使用相同的方法读取第二个CSV文件的内容，并将其存储在另一个列表中。接下来，我们将两个列表合并为一个新的列表。最后，我们使用csv.writer将合并后的数据写入一个新的CSV文件中。

请注意，示例代码中的文件名和编码方式可能需要根据实际情况进行修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python,csv.reader（）](https://blog.csdn.net/Zhongjie1986/article/details/91702927)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python csv.reader与csv.dictreader的区别？](https://blog.csdn.net/weixin_39974882/article/details/110396875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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