python读取csv文件指定行数据

可以使用Python内置的csv模块来读取CSV文件，并使用行索引来获取指定行的数据。

以下是一个示例代码，读取CSV文件的第3行数据：

import csv

with open('file.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for i, row in enumerate(csv_reader):
        if i == 2: # 第3行
            print(row)
            break # 找到指定行后结束循环

在上述代码中，我们首先打开CSV文件，然后使用csv.reader函数将文件内容转换为一个可迭代的对象。接着，我们使用enumerate函数遍历每一行数据，并判断当前行的索引是否为指定的行（这里是第3行）。一旦找到指定行，就输出该行数据并结束循环。

请注意，行索引从0开始计数。因此，如果要获取第1行数据，需要将if语句中的“2”改为“0”。

相关问题

python 读取csv文件指定列数据

可以使用 Python 内置的 csv 模块来读取 csv 文件，并使用列表推导式来获取指定列的数据。

假设我们有一个名为 `data.csv` 的 csv 文件，其中包含三列数据：`name`、`age` 和 `gender`。

以下是读取 `age` 列数据的示例代码：

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    age_list = [row['age'] for row in reader]

print(age_list)

代码解释：

- `csv.DictReader` 创建一个字典迭代器，可以按列名访问数据。
- `row['age']` 获取每一行中 `age` 列的值。
- `age_list` 是一个列表，包含了所有行中 `age` 列的数据。

你可以根据需要修改代码中的列名和文件路径。

python 读取csv文件指定多列数据

要读取 CSV 文件中的多列数据，可以使用 Python 内置的 csv 模块和 Pandas 库。

使用 csv 模块读取 CSV 文件：

import csv

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [[row[1], row[3]] for row in reader]  # 读取第2列和第4列数据

# 输出数据
for d in data:
    print(d)

使用 Pandas 库读取 CSV 文件：

import pandas as pd

# 读取指定多列的数据
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[1, 3])

# 输出数据
print(df)

以上代码可以读取指定 CSV 文件的第二列和第四列数据，你可以根据需要进行修改。