python 读取csv文档为数组
时间: 2023-10-29 13:52:53 浏览: 56
可以使用`csv`模块来读取CSV文件,并将数据存储到一个数组中。以下是一个示例代码:
```python
import csv
def read_csv_file(file_path):
data = []
with open(file_path, 'r') as file:
csv_reader = csv.reader(file)
for row in csv_reader:
data.append(row)
return data
# 读取名为 'data.csv' 的CSV文件
file_path = 'data.csv'
csv_data = read_csv_file(file_path)
# 打印读取的数据
for row in csv_data:
print(row)
```
在上述代码中,`read_csv_file`函数接受一个参数 `file_path`,表示CSV文件的路径。该函数使用`open`函数打开文件,然后使用`csv.reader`函数创建一个CSV读取器对象`csv_reader`,通过遍历读取器对象可以逐行读取CSV文件的数据,并将每一行数据添加到数组`data`中。最后,函数返回包含所有数据的数组。
你可以根据实际情况修改文件路径和对读取的数据进行进一步处理。
相关问题
python读取csv格式数据
以下是Python读取CSV格式数据的5种方式:
1. 使用csv模块的reader方法逐行读取CSV文件并将其转换为列表格式:
```python
import csv
with open('file.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
for row in reader:
print(', '.join(row))
```
2. 使用csv模块的DictReader方法逐行读取CSV文件并将其转换为字典格式:
```python
import csv
with open('file.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
print(row)
```
3. 使用pandas库的read_csv方法读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
print(df)
```
4. 使用numpy库的loadtxt方法读取CSV文件并将其转换为数组格式:
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('file.csv', delimiter=',', skiprows=1)
print(data)
```
5. 使用Python内置的csv模块和zip函数将CSV文件中的每一行转换为一个字典:
```python
import csv
with open('file.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
headers = next(reader)
data = [dict(zip(headers, row)) for row in reader]
print(data)
```
python读取csv并转为数组
你可以使用Python的csv模块来读取csv文件,并将其转换为数组。以下是一个示例代码:
```python
import csv
def read_csv(file_path):
data = []
with open(file_path, 'r') as file:
csv_reader = csv.reader(file)
for row in csv_reader:
data.append(row)
return data
# 读取csv文件并转换为数组
csv_data = read_csv('data.csv')
# 打印数组
for row in csv_data:
print(row)
```
在上面的代码中,read_csv函数接受一个文件路径作为参数,使用csv.reader来读取csv文件的内容,并将每一行数据追加到data数组中。最后,你可以遍历数组并打印每一行的数据。
请确保将`data.csv`替换为你实际的csv文件路径。