Python中csv读取

在Python中，CSV（Comma Separated Values）文件是一种常用的文本数据格式，用于存储表格形式的数据。你可以使用内置的`csv`模块来方便地读取和写入CSV文件。

以下是使用Python `csv`模块读取CSV文件的基本步骤：

1. 导入`csv`模块：

import csv

2. 打开CSV文件并创建一个`csv.reader`对象：

with open('file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)

这里`'file.csv'`是你想要读取的CSV文件的路径， `'r'`表示以只读模式打开。

3. 遍历reader对象获取行数据：

for row in reader:
    # row是一个列表，包含当前行的所有字段值
    print(row)

如果你想处理每一列的数据，而不是整个行，可以这样做：

headers = next(reader)  # 获取表头信息
for row in reader:
    data = dict(zip(headers, row))  # 使用zip将表头和数据行对应起来
    # 现在data是一个字典，可以直接按键访问每个字段的值
    print(data['field_name'])

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python读取csv中文乱码

为了避免csv中文乱码，可以将csv文件转换为Excel文件，这样无论是中文还是特殊字符都不会出现乱码。以下是一个将csv文件转换为Excel文件的Python函数示例：

import pandas as pd

def csv_2_xlsx(srcPath):
    try:
        data = pd.DataFrame(pd.read_csv(srcPath, encoding='utf8', low_memory=False))
    except:
        data = pd.DataFrame(pd.read_csv(srcPath, encoding='gbk', low_memory=False))
    data.to_excel(srcPath[:-3] + 'xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

使用该函数，只需要传入csv文件的路径即可将其转换为Excel文件。例如：

csv_2_xlsx('example.csv')

另外，如果需要读取csv文件中的数据，可以使用pandas库中的read_csv()函数。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('example.csv', encoding='utf8')

python中读取csv文件

可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件。以下是读取csv文件的示例代码：

import csv

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
    for row in reader:
        print(', '.join(row))

其中，`example.csv`是要读取的csv文件名，`newline=''`用于避免在读取时产生不必要的空行。`csv.reader`函数用于创建一个csv reader对象，`delimiter`参数指定列之间的分隔符，`quotechar`参数指定用于引用字段的字符。读取csv文件时，遍历reader对象即可逐行读取文件内容。