python读取csv的方法

以下是两种Python读取CSV文件的方法：

1. 使用codecs.open()和csv.DictReader()方法：

import codecs
import csv

with codecs.open('file.csv', encoding='utf-8-sig') as f:
    for row in csv.DictReader(f, skipinitialspace=True):
        print(row)

2. 使用open()和csv.reader()方法：

import csv

with open('file.csv', encoding='utf-8-sig') as f:
    for row in csv.reader(f, skipinitialspace=True):
        print(row)

其中，第一种方法使用了codecs库来打开文件并指定编码方式，然后使用csv.DictReader()方法读取CSV文件并返回一个字典类型的迭代器，可以通过遍历迭代器来逐行读取CSV文件的内容。

第二种方法直接使用open()方法打开文件，然后使用csv.reader()方法读取CSV文件并返回一个列表类型的迭代器，同样可以通过遍历迭代器来逐行读取CSV文件的内容。

相关问题

python读取csv的多种方法

Python读取CSV文件的多种方法包括使用内置的csv模块和pandas库。下面是两种方法的简要介绍：
1. 使用csv模块：csv模块提供了一种简单的方式来读取和写入CSV文件。可以使用csv.reader()函数来读取CSV文件中的数据，并使用csv.writer()函数来写入CSV文件。以下是一个使用csv模块读取CSV文件的示例代码：

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

2. 使用pandas库：pandas库是一个强大的数据分析库，可以轻松地读取和处理CSV文件。可以使用pandas.read_csv()函数来读取CSV文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象。以下是一个使用pandas库读取CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)

以上是两种常用的Python读取CSV文件的方法，具体使用哪种方法取决于你的需求和个人偏好。

python读取csv文件的多种方法

Python 读取 CSV 文件有多种方法，以下是几种常见的方法：

1. 使用 csv 模块：Python 自带 csv 模块，使用该模块可以轻松读取 CSV 文件。可以使用 csv.reader() 函数将 CSV 文件转换为可迭代的行列表，然后遍历行列表进行数据处理。例如：

import csv

with open('file.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

2. 使用 Pandas 库：Pandas 库是用于数据分析的常用库，也可以用于读取 CSV 文件。可以使用 pandas.read_csv() 函数读取 CSV 文件，并将其转换为 Pandas 数据帧以方便数据处理。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
print(df)

3. 使用 NumPy 库：NumPy 库是 Python 中用于数值计算的常用库，也可以用于读取 CSV 文件。可以使用 numpy.loadtxt() 函数读取 CSV 文件，并将其转换为 NumPy 数组以方便数据处理。例如：

import numpy as np

arr = np.loadtxt('file.csv', delimiter=',', skiprows=1)
print(arr)

以上是读取 CSV 文件的几种常见方法，可以根据自己的需求选择适合的方法。