py将csv文件内容读入到列表L中并打印出来。

时间: 2024-05-09 16:22:15 浏览: 70
好的,下面是代码实现: ``` import csv L = [] with open('file.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: L.append(row) print(L) ``` 请注意,以上代码假设您已经有名为 `file.csv` 的 CSV 文件,并且它在同一目录下。如果文件名或文件路径不同,请修改代码中的文件名和路径相应地。
相关问题

vs2019用Python导入csv文件

### 回答1: 你好!要使用VS2019导入CSV文件到Python中,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开Visual Studio 2019,创建一个Python项目。 2. 在项目中创建一个.py文件。 3. 在Python代码中使用以下代码导入csv库: ```python import csv ``` 4. 接下来,打开CSV文件并读取其内容。你可以使用以下代码: ```python with open('filename.csv', newline='') as csvfile: data = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='|') for row in data: print(', '.join(row)) ``` 在上面的代码中,我们打开了名为filename.csv的文件,并使用csv.reader()函数将其读入。delimiter参数指定了CSV文件中的分隔符,quotechar参数指定了引用符。 在for循环中,我们逐行读取文件,并使用join()函数将每一行连接成一个字符串并打印出来。 请注意,如果你的CSV文件包含非ASCII字符,你可能需要指定文件的编码。你可以使用以下代码来打开文件: ```python with open('filename.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: ``` 这里的encoding参数指定了文件的编码为utf-8。如果你的文件使用其他编码,请相应地进行更改。 希望这可以帮助你。 ### 回答2: 首先,在VS2019中使用Python导入CSV文件需要安装合适的Python环境和必要的库。 1. 安装Python环境:访问Python官方网站(https://www.python.org/downloads/)下载适用于Windows的Python安装程序,并按照指示进行安装。确保在安装过程中勾选“Add Python to PATH”选项,这将允许在命令提示符中直接访问Python。 2. 在VS2019中创建Python项目:打开VS2019并选择“创建新项目”,然后在左侧面板中选择“Python”类别,并选择“Python文件”项目模板。为项目指定名称和位置,然后点击“创建”。 3. 导入CSV文件的库:在Python项目中,可以使用内置的csv模块来导入CSV文件。如果你的项目中没有导入csv模块,可以通过在代码中添加`import csv`语句来导入。 4. 读取CSV文件数据:下面是一个示例代码,展示如何使用csv模块读取CSV文件中的数据: ```python import csv # 打开CSV文件 with open('data.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) # 逐行读取数据 for row in reader: print(row) ``` 在上面的示例中,我们首先使用`open()`函数打开CSV文件,然后使用`csv.reader()`函数创建一个CSV读取器。然后,通过在一个循环中,用一个行来迭代读取器,逐行读取CSV文件中的数据。最后,我们使用`print()`函数将每一行的数据打印出来。 以上就是在VS2019中使用Python导入CSV文件的基本步骤。请注意,在使用之前需要确保CSV文件位于正确的位置,以便正确读取。同时,你还可以根据具体需求,使用其他功能来处理CSV文件中的数据,比如编写代码将数据存储到数据库中等。 ### 回答3: 在VS2019中使用Python导入CSV文件非常简单。首先,您需要安装Python和VS2019。然后,按照以下步骤操作: 1. 打开VS2019并创建一个新的Python项目。 2. 在项目中右键单击文件夹,选择“添加”->“现有项”,然后选择您要导入的CSV文件。 3. 在Python代码中,您可以使用`csv`模块来读取CSV文件。首先,导入`csv`模块:`import csv`。 4. 然后,使用`open()`函数打开CSV文件。例如:`file = open('example.csv')`。 5. 使用`csv.reader()`函数创建一个读取器对象:`reader = csv.reader(file)`。 6. 使用`for`循环遍历读取器对象,逐行读取CSV文件的内容。例如: ``` for row in reader: print(row) ``` 此代码将打印CSV文件中每一行的内容。 7. 最后,确保在完成操作后关闭文件:`file.close()`。 这样,您就可以使用VS2019中的Python导入CSV文件了。请记住,如果CSV文件有特殊的分隔符或引用字符,您可能需要使用适当的参数来指定它们。

作业内容: 请编写程序,读入CSV文件中数据,获得用户输入,根据用户输入的星座名称, 输出此星座的出生日期范围及对应字符形式。 输入:”金牛座”输出:8座的生日位于420-520之间

好的,我明白了你的问题。这个任务很容易,我可以帮你完成。你需要使用Python编程语言来实现这个程序,并且需要使用以下步骤: 1. 读取CSV文件中的数据 2. 接受用户输入 3. 在CSV文件中查找用户输入的星座名称 4. 输出对应的生日范围及字符形式 下面是一个简单的Python程序实现以上步骤: ```python import csv # 读取CSV文件 with open('星座.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) # 接受用户输入 user_input = input("请输入星座名称:") # 在CSV文件中查找星座名称 for row in data: if row[0] == user_input: birthday_range = row[1] character = row[2] print("{}的生日位于{},对应的性格特点为{}".format(user_input, birthday_range, character)) break else: print("没有找到{}对应的星座信息".format(user_input)) ``` 在这个程序中,我们使用了Python内置的csv模块来读取CSV文件。我们首先打开文件,然后使用csv.reader函数将文件转换为一个可迭代的reader对象。我们可以使用此对象来逐行读取CSV文件的内容,将其存储在一个名为data的列表中。 然后,我们接受用户的输入,并在CSV文件中查找相应的星座信息。我们使用for循环遍历data中的每一行,并检查第一列是否与用户输入的星座名称匹配。如果找到了匹配的行,我们将第二列和第三列的内容存储在变量birthday_range和character中,并使用print函数输出结果。如果没有找到匹配的行,我们输出一个错误消息。 请将上述代码保存在py文件中,然后将星座.csv文件放在和py文件同一目录下,就可以运行程序啦!

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TypeError Traceback (most recent call last) D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3628 try: -> 3629 return self._engine.get_loc(casted_key) 3630 except KeyError as err: D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key During handling of the above exception, another exception occurred: InvalidIndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5316\790738290.py in <module> ----> 1 target=wine_data[:,0] 2 data=wine_data[:,1:] D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key) 3503 if self.columns.nlevels > 1: 3504 return self._getitem_multilevel(key) -> 3505 indexer = self.columns.get_loc(key) 3506 if is_integer(indexer): 3507 indexer = [indexer] D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 3634 # InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise 3635 # the TypeError. -> 3636 self._check_indexing_error(key) 3637 raise 3638 D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in _check_indexing_error(self, key) 5649 # if key is not a scalar, directly raise an error (the code below 5650 # would convert to numpy arrays and raise later any way) - GH29926 -> 5651 raise InvalidIndexError(key) 5652 5653 @cache_readonly InvalidIndexError: (slice(None, None, None), 0)

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