pd.read_csv(file).values.tolist()

pd.read_csv(file).values.tolist()是一种将csv文件读取为列表的方法。它会将csv文件读取为一个pandas的DataFrame对象，然后将其转换为一个二维列表。其中，每一行对应一个子列表，每个子列表中的元素对应于该行中的每个字段。这个方法可以方便地将csv文件中的数据读取到内存中，并进行后续的处理和分析。

另外，引用中还提供了另外一种将DataFrame对象转换为列表的方法，即将DataFrame对象转换为ndarray，然后再将其转换为列表。这种方法可以更加灵活地控制列表的形状和维度。

相关问题

pd.read_csv

pd.read_csv() is a function in the pandas library of Python that reads a CSV (Comma Separated Values) file and returns a pandas DataFrame. The function takes a file path as an argument and can also take several optional parameters like delimiter, header, encoding, etc.

Syntax:

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, skiprows=None, nrows=None, skip_blank_lines=True, na_values=None, keep_default_na=True, verbose=False, skipinitialspace=False, converters=None, encoding=None, squeeze=False)

Some of the commonly used parameters of pd.read_csv() are:

- filepath_or_buffer: the path to the CSV file or a URL.
- sep: the delimiter used in the CSV file.
- header: the row number(s) to use as the column names, default is 'infer'.
- names: a list of column names to use instead of the names in the CSV file.
- index_col: the column to use as the index of the DataFrame.
- dtype: a dictionary of data types for the columns in the DataFrame.
- skiprows: the number of rows to skip from the beginning of the file.
- na_values: a list of values to be treated as missing values.
- encoding: the encoding of the CSV file.

pd.read_csv读取第一列的数据

好的，您可以使用以下代码读取 CSV 文件中的第一列数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', usecols=[0])
data = df.values.tolist()

这将读取 CSV 文件中的第一列数据，并将其存储为一个列表。您可以将 "your_csv_file.csv" 替换为您自己的 CSV 文件的路径和名称，然后直接使用 "data" 变量来访问列表。