python读取csv指定列的数据

时间: 2023-10-07 13:11:12 浏览: 39
要读取 CSV 文件中的指定列数据,你可以使用 Python 的标准库 `csv` 来实现。下面是一个示例代码: ```python import csv def read_csv_column(filename, column_name): with open(filename, 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) return [row[column_name] for row in reader] # 用法示例 filename = 'data.csv' # 替换为你的 CSV 文件路径 column_name = 'column_name' # 替换为你想要读取的列的名称 column_data = read_csv_column(filename, column_name) print(column_data) ``` 在这个示例中,`read_csv_column` 函数接受两个参数:`filename` 是要读取的 CSV 文件路径,`column_name` 是要读取的列名称。函数内部使用 `csv.DictReader` 创建一个 CSV 读取器,然后通过遍历读取器的每一行,获取指定列的数据,并将它们存储在一个列表中返回。 你只需要将 `filename` 和 `column_name` 替换为你实际的文件路径和列名,就可以使用这段代码来读取 CSV 文件中指定列的数据。
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python读取csv指定列数据并删掉每个数据最后一个字,最后将数据写入csv列中

可以使用Python自带的csv模块来实现读取和写入csv文件,以下是一个示例代码: ```python import csv # 读取csv文件 with open('input.csv', 'r', encoding='utf-8-sig') as f: reader = csv.reader(f) rows = [row for row in reader] # 指定列数据并删掉每个数据最后一个字 new_rows = [] for row in rows: new_row = [] for i, col in enumerate(row): if i == 1: # 指定第二列 new_col = col[:-1] # 删掉最后一个字 else: new_col = col new_row.append(new_col) new_rows.append(new_row) # 将数据写入csv列中 with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(new_rows) ``` 在上面的示例代码中,我们首先使用`csv.reader`来读取csv文件中的每一行数据,并将其存储在一个二维列表`rows`中。然后,我们遍历`rows`列表并对于每一行数据,指定第二列数据并删掉最后一个字,最后将处理后的数据存储在一个新的二维列表`new_rows`中。最后,我们使用`csv.writer`将`new_rows`写入到一个新的csv文件`output.csv`中。注意,`newline=''`参数是必须的,否则可能会出现额外的空行。

python读取csv指定列数据并删掉每个数据最后一个字,最后将新数据替换csv的原数据

可以使用Python中的pandas库读取csv文件,然后对指定列数据进行处理。以下是一个示例代码,假设我们要处理的csv文件名为data.csv,要处理的列名为"Column1": ```python import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 处理指定列数据 df['Column1'] = df['Column1'].apply(lambda x: x[:-1]) # 将新数据覆盖原数据 df.to_csv('data.csv', index=False) ``` 解释一下代码: 1. 首先导入pandas库。 2. 使用`pd.read_csv()`函数读取csv文件,并将数据保存在DataFrame对象中。 3. 对指定列数据使用`apply()`方法,传入一个lambda函数,该函数将每个数据的最后一个字删掉。 4. 最后使用`to_csv()`方法将新数据保存回原文件中,`index=False`表示不保存行索引。这样就完成了数据的处理和替换操作。

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