python读取csv文件

好的，下面是一个简单的Python代码示例，可以读取一个包含数据的csv文件：

import csv

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

在这个示例中，我们使用Python内置的csv模块来读取名为"data.csv"的csv文件。打开文件后，我们创建了一个csv.reader对象，它可以用来逐行读取csv文件中的内容。

在reader对象的构造函数中，我们指定了delimiter参数为逗号，quotechar参数为双引号。这是因为在csv文件中，逗号通常是列与列之间的分隔符，而双引号通常用来包含含有逗号的列。

在for循环中，我们逐行读取csv文件中的数据，并使用join函数将每行的数据转换为一个字符串。最后，我们使用print函数将每行数据打印出来。

请注意，你需要将示例代码中的"data.csv"替换为你的csv文件路径。另外，你可能需要根据你的csv文件结构来适当地修改代码。

相关问题

python 读取csv 文件

要使用Python读取CSV文件，你可以使用`csv`模块。

首先，你需要导入`csv`模块：

import csv

接下来，你可以使用`csv.reader()`函数来读取CSV文件。假设你的CSV文件名为`data.csv`，它的内容如下：

Name, Age, Salary
John, 25, 5000
Alice, 30, 6000
Bob, 35, 7000

你可以按照以下方式读取CSV文件中的数据：

with open('data.csv') as file:
csv_reader = csv.reader(file)
for row in csv_reader:
print(row)

这段代码会一行一行地读取CSV文件中的数据，并将每一行的数据以列表的形式打印出来。对于上述的CSV文件，执行以上代码会得到以下结果：

['Name', ' Age', ' Salary']
['John', ' 25', ' 5000']
['Alice', ' 30', ' 6000']
['Bob', ' 35', ' 7000']

你也可以选择性地跳过CSV文件的第一行标题行，使用`next()`函数实现：

with open('data.csv') as file:
csv_reader = csv.reader(file)
next(csv_reader) # 跳过标题行
for row in csv_reader:
print(row)

执行以上代码，就会得到排除标题行的结果：

['John', ' 25', ' 5000']
['Alice', ' 30', ' 6000']
['Bob', ' 35', ' 7000']

除了`csv.reader()`函数，你还可以使用`csv.DictReader()`函数来读取CSV文件，并将每行数据作为一个字典返回。这样，在循环中你可以通过键名来访问每个字段的值：

with open('data.csv') as file:
csv_reader = csv.DictReader(file)
for row in csv_reader:
print(row['Name'], row['Age'], row['Salary'])

以上代码会输出每个人的姓名、年龄和薪水：

John 25 5000
Alice 30 6000
Bob 35 7000

这就是使用Python读取CSV文件的方法。你可以根据实际的情况对读取到的数据进行处理和分析。

python 读取CSV文件

Python可以使用标准类库CSV来读取CSV文件。使用函数reader()读取csv文件，读取的数据可以生成一个Numpy的数组，用来训练算法模型。以下是读取CSV文件的步骤：
1. 导入csv和numpy类库。
2. 打开CSV文件。
3. 使用csv.reader()函数读取CSV文件。
4. 将每一行数据转换为列表。
5. 将列表转换为numpy数组。
6. 关闭CSV文件。
7. 打印数据。

具体操作方法如下：
1. 导入类库

import csv as csv
import numpy as np

2. 打开CSV文件

filename = 'test.csv'
with open(filename,'rt') as csvfile:

3. 使用csv.reader()函数读取CSV文件

reader = csv.reader(csvfile, dialect='excel', delimiter=',')

4. 将每一行数据转换为列表

x = list(reader)

5. 将列表转换为numpy数组

data = np.array(x,dtype='int')

6. 关闭CSV文件

csvfile.close()

7. 打印数据

print(data)