取csv文件的最后一列存为列表

可以使用 Python 的 `csv` 模块来读取 CSV 文件，并将最后一列的数据存储为列表。以下是一个示例代码：

import csv

# 打开 CSV 文件
with open('file.csv', 'r') as file:
    # 创建 CSV 读取器
    reader = csv.reader(file)

    # 读取 CSV 文件的每一行，并将最后一列的数据存储为列表
    last_column_data = []
    for row in reader:
        last_column_data.append(row[-1])

# 打印最后一列的数据列表
print(last_column_data)

在这个示例中，我们假设要读取的 CSV 文件名为 `file.csv`。首先，使用 `open` 函数打开 CSV 文件，并指定以只读模式打开。然后，使用 `csv.reader` 创建一个 CSV 读取器。接下来，使用一个循环遍历 CSV 文件中的每一行，并将每行的最后一列数据添加到 `last_column_data` 列表中。最后，打印 `last_column_data` 列表，即为 CSV 文件最后一列的数据列表。

请注意，示例代码中的文件名应根据实际情况进行修改，并且假设 CSV 文件中的每一行都有足够的列数。如果 CSV 文件中的某些行没有足够的列数，则可能需要进行适当的错误处理或数据验证。

相关问题

python 去除csv文件最后一列数据

你可以使用 Python 的 csv 模块来读取 CSV 文件，然后使用列表切片来删除最后一列数据。下面是一个示例代码：

import csv

# 打开 CSV 文件
with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)

    # 读取每一行并删除最后一列
    for row in reader:
        del row[-1]

        # 打印每一行
        print(row)

在上面的代码中，我们打开了名为 example.csv 的 CSV 文件，并使用 csv.reader() 函数将其读取为一个可迭代对象。然后，我们遍历每一行并使用 del 语句删除最后一列数据。最后，我们打印出每一行的结果。

python 不读取csv文件最后一列数据

可以使用 `pandas` 库来读取 `csv` 文件，并且可以选择读取文件的哪些列。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件，并且只选择前两列
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=[0, 1])

# 打印 DataFrame 的前 5 行
print(df.head())

在上面的例子中，`usecols` 参数指定了要读取的列的索引。你可以将其设置为一个列表，例如 `[0, 1]` 表示只读取前两列。如果你不想读取最后一列，你可以将其索引排除在列表之外。例如，如果最后一列的索引为 `3`，你可以这样设置 `usecols` 参数：

# 读取 csv 文件，并且排除最后一列
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=[0, 1, 2])

这样就可以排除最后一列了。