从csv中逐行读取内容写入列表

在Python中，你可以使用pandas库方便地从CSV文件中逐行读取内容并写入列表。以下是一个基本的步骤：

首先，确保已经安装了pandas库，如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后，你可以使用下面的代码来读取CSV文件并将每一行作为列表元素添加到总列表中：

import pandas as pd

# 初始化一个空列表来存储每行数据
data_list = []

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 逐行读取并添加到列表中
for index, row in df.iterrows():
    data_list.append(row.tolist())  # 将Series转换为list

# 如果你想得到的是二维列表，每个元素对应一行数据
# 可以稍微修改一下，如：
# data_list = [[cell.value for cell in row] for _, row in df.iterrows()]

print(data_list)

在这个代码中，`your_file.csv`是你想要读取的CSV文件名，你需要替换为你实际的文件路径。

相关问题

读取一个30g以上的csv文件，逐行读取该csv文件，文件有五列，当读取到行，第二列为47且第三列时间相同时，构建新的csv文件，文件一共有三列，第一列为schedule，第二列为time，第三列为weiyi，将连续相同的第三列情况下的第五列数值，写入在新建csv文件weiyi下的一个单元格中每个数值以“,”隔开，并将第三列相同的时间写入新建csv文件time中，第一列写入新建文件csv文件schedule中。

这是一个比较复杂的任务，需要使用Python的pandas库进行处理。以下是一个可能的实现方式：

import pandas as pd

# 设置文件路径和输出文件路径
input_file = 'input.csv'
output_file = 'output.csv'

# 逐行读取csv文件
df = pd.read_csv(input_file, chunksize=1000000, header=None)
output_data = []

for chunk in df:
    # 筛选出第二列为47的行
    chunk = chunk[chunk[1] == 47]

    # 按时间分组，取出每个分组的第一个时间
    groups = chunk.groupby(2)
    times = groups.first().reset_index()[2]

    # 遍历每个分组，将连续的第三列情况下的第五列数值写入单元格中
    for name, group in groups:
        values = []
        last_value = None
        for i, row in group.iterrows():
            if row[3] == last_value:
                values.append(row[4])
            else:
                if last_value is not None:
                    # 将上一个分组的结果写入输出数据中
                    output_data.append([schedule, time, ','.join(values)])
                schedule = row[0]
                time = row[2]
                values = [row[4]]
                last_value = row[3]

        # 将最后一个分组的结果写入输出数据中
        output_data.append([schedule, time, ','.join(values)])

# 将输出数据写入csv文件
output_df = pd.DataFrame(output_data, columns=['schedule', 'time', 'weiyi'])
output_df.to_csv(output_file, index=False)

这段代码首先使用pandas的read_csv函数逐行读取csv文件。由于文件较大，我们使用chunksize参数将文件分成较小的块进行处理，以减少内存消耗。然后，我们筛选出第二列为47的行，并按时间分组。对于每个分组，我们遍历所有行，并将连续的第三列情况下的第五列数值写入单元格中。最后，我们将输出数据写入新的csv文件中。

如何用Python逐行读取一个CSV或其他电子表格文件，并将特定数据写入另一个指定的表格（如Excel或CSV）中的对应位置？

在Python中，可以使用pandas库来方便地处理CSV和其他电子表格文件。以下是一个基本步骤，展示如何逐行读取CSV文件并写入另一份CSV文件：

import pandas as pd

# 读取源CSV文件
source_df = pd.read_csv('source_file.csv')

# 如果你想写入Excel文件，可以这样做：
# 导入pandas的Excel writer模块
# excel_writer = pd.ExcelWriter('destination_file.xlsx', engine='openpyxl') # 使用openpyxl引擎
# 或者
# excel_writer = pd.ExcelWriter('destination_file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 使用xlsxwriter引擎

# 逐行操作，例如只保留特定列或修改某列的数据
data_to_write = source_df[['column1', 'column2']]  # 根据需要选择列

# 写入目标文件
data_to_write.to_csv('destination_file.csv', index=False)  # 对于CSV文件
# data_to_write.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', index=False)  # 对于Excel文件，替换'Sheet1'为你想要的sheet名

# 关闭Excel writer（如果之前打开）
# excel_writer.save()

# 注意：对于大型文件，最好一次性处理一行数据，而不是一次性加载整个DataFrame到内存，以避免内存溢出。