python读取csv指定列的数据
时间: 2023-10-07 15:11:12 浏览: 38
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。
相关问题
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。