ptyhon 读取逐行 读取表格的第三列

可以使用Python中的csv模块来读取表格，并且逐行读取表格的第三列。下面是示例代码：

import csv

with open('table.csv', 'r') as csvfile:
    table_reader = csv.reader(csvfile)
    for row in table_reader:
        print(row[2])

在这里，我们使用`csv.reader`函数打开表格文件，并将其存储在变量`table_reader`中。我们使用一个`for`循环逐行读取表格中的每一行数据，然后输出该行的第三列内容，也就是`row[2]`。

相关问题

用词向量模型，用python，逐行比较excel第一、第二列的两个单元格之间的文本的相似度，并将结果写入第三列

下面是一个示例代码，使用gensim库中的Word2Vec模型计算文本相似度，并将结果写入Excel第三列：

import pandas as pd
import numpy as np
import gensim
from gensim.models import Word2Vec

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 加载Word2Vec模型
model = Word2Vec.load('model.bin')

# 定义计算相似度的函数
def calc_similarity(text1, text2):
    # 分词并去掉停用词
    words1 = [word for word in jieba.cut(text1) if word not in stop_words]
    words2 = [word for word in jieba.cut(text2) if word not in stop_words]
    # 计算词向量的平均值
    vec1 = np.mean([model.wv[word] for word in words1 if word in model.wv], axis=0)
    vec2 = np.mean([model.wv[word] for word in words2 if word in model.wv], axis=0)
    # 计算余弦相似度
    sim = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
    return sim

# 遍历Excel表格，计算相似度并写入第三列
for i in range(len(df)):
    text1 = str(df.iloc[i, 0])
    text2 = str(df.iloc[i, 1])
    sim = calc_similarity(text1, text2)
    df.iloc[i, 2] = sim

# 将结果保存到Excel文件
df.to_excel('example_with_similarity.xlsx', index=False)

需要注意的是，这里使用了中文分词和停用词处理，需要提前安装jieba库并下载停用词表。另外，使用Word2Vec模型计算相似度需要加载预先训练好的模型，此处假设模型已经保存为model.bin文件。

python逐行读取json的csv文件

要逐行读取CSV文件并解析其中的数据，可以使用Python的csv模块。首先，你需要导入csv模块并打开CSV文件。这可以通过以下代码实现：

import csv

filename = 'guangzhou-2017.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)

通过以上代码，我们打开了名为'guangzhou-2017.csv'的CSV文件，并创建了一个CSV文件读取器。然后，我们可以使用`next()`函数读取文件中的一行数据，并将其存储在一个变量中。例如，你可以使用以下代码读取CSV文件的表头数据：

header_row = next(reader)
print(header_row)

同样，你也可以使用`next()`函数读取CSV文件中的下一行数据，例如真正的数据行。例如，以下代码将读取第二行真正的数据：

first_row = next(reader)
print(first_row)

这样，你就可以逐行读取CSV文件，并解析其中的数据了。请注意，CSV文件的格式是以文本存储的表格数据，每行代表一行数据，每个单元格内的数据以逗号隔开。这是CSV文件的基本特点。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python读取csv文件（详解版，看了无师自通）](https://blog.csdn.net/weixin_39774808/article/details/109928378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]