python读取csv去掉；

### 回答1：
假设你有一个名为 `data.csv` 的 CSV 文件，其中每个字段都使用分号 `;` 分隔。可以使用 Python 内置的 `csv` 模块来读取 CSV 文件，并将读取到的每行数据中的分号 `;` 替换为其他字符或删除。

下面是一个示例代码，它将读取 `data.csv` 文件中的数据，并将每行数据中的分号 `;` 替换为逗号 `,`，然后输出到控制台：

import csv

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=';', quotechar='|')
    for row in reader:
        # 将每个字段中的分号替换为逗号，并输出
        row = [field.replace(';', ',') for field in row]
        print(row)

在这个示例中，我们使用 `csv.reader()` 函数来读取 CSV 文件，并指定分隔符为分号 `;`，引用字符为竖线 `|`。然后，我们遍历每行数据，并使用列表推导式将每个字段中的分号 `;` 替换为逗号 `,`。最后，我们输出处理后的每行数据。

### 回答2：
Python读取CSV文件并去掉分号和句点可以使用pandas库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('filename.csv')

# 去除分号和句点
data = data.replace({'[': '', ']': '', '.': '', ',': ''}, regex=True)

# 保存修改后的数据到新的CSV文件
data.to_csv('new_filename.csv', index=False)

以上代码会使用pandas库中的`read_csv`函数来读取CSV文件，并将读取的数据保存在一个名为`data`的DataFrame对象中。然后，使用`replace`函数来替换DataFrame对象中的特定字符，例如分号和句点，将其替换为空字符。在这个例子中，我使用了一个字典作为替换目标，使用正则表达式进行替换操作。最后，使用`to_csv`函数将修改后的数据保存到一个新的CSV文件中（在这个例子中，为`new_filename.csv`），并设置`index`参数为False，以避免保存无用的行索引。

请将代码中的`filename.csv`替换为你要读取的CSV文件的实际文件名，然后运行代码即可。修改后的数据将保存在`new_filename.csv`文件中。

### 回答3：
Python通过csv模块读取CSV文件，并可以通过字符串的replace()方法去掉分号和句点。

首先，需要使用csv模块打开CSV文件，并创建一个csv.reader对象。然后，可以通过循环迭代读取每一行的数据。对每一行的数据，可以使用字符串的replace()方法将分号和句点替换为空字符串。

以下是一个示例代码：

import csv

# 打开CSV文件并创建reader对象
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)

    # 循环读取每一行数据并去掉分号和句点
    for row in csv_reader:
        # 替换分号和句点为空字符串
        cleaned_row = [item.replace(';', '').replace('.', '') for item in row]
        
        # 输出每一行去掉分号和句点后的数据
        print(cleaned_row)

请注意，以上示例假设CSV文件的每一行数据都包含在一个列表中。

使用这种方式，Python可以读取CSV文件并将分号和句点去掉。