用python打开一个csv文件并读取其第一列数据并把它存在一个数组中

可以使用 Python 内置的 `csv` 模块来读取 CSV 文件，并将每行数据转换为列表。然后我们可以遍历每行数据，取出第一列数据并存入数组中。

示例代码：

import csv

# 打开 CSV 文件
with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    # 创建 CSV 读取器
    reader = csv.reader(csvfile)
    
    # 创建空数组
    data = []
    
    # 遍历每行数据
    for row in reader:
        # 取出第一列数据并存入数组中
        data.append(row[0])

在上面的代码中，我们使用 `csv.reader()` 函数来创建一个 CSV 读取器，然后使用 `for` 循环遍历每行数据。对于每一行数据，我们取出第一列数据并将其存入数组中。

注意，我们在打开 CSV 文件时需要指定 `newline=''` 参数，否则会出现一些奇怪的换行问题。

相关问题

使用Python读取csv文件的最后一列并且读取数组（最后一列第一行不读取）

您好！对于您的问题，可以使用Python中的csv和numpy库来实现，具体代码如下：

import csv
import numpy as np

with open('file.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = []
    for row in reader:
        data.append(row[-1])
        
array = np.array(data[1:])
print(array)

其中，'file.csv'为您所要读取的csv文件名，第一行默认为表头，不会被读入数组中，最后的array即为所需的数组。

请问是否还需要帮助？

python如何用pandas读取一个文件夹里面的所有csv文件的第2列，保存为只有一列数据的数组

可以按照以下步骤来实现：

1. 首先，使用Python的os模块，获取指定文件夹下所有csv文件的文件名列表。

import os

path = '/path/to/folder'  # 指定文件夹路径
csv_files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.csv')]  # 获取所有csv文件名

2. 接下来，使用pandas的read_csv函数读取每个csv文件，并将第2列数据保存到一个数组中。

import pandas as pd

data = []  # 用于保存所有第2列数据的数组

for file in csv_files:
    df = pd.read_csv(os.path.join(path, file))  # 读取csv文件
    data.append(df.iloc[:, 1])  # 保存第2列数据到数组中

3. 最后，将data数组合并成一个只有一列数据的DataFrame，并将其保存为csv文件。

result = pd.concat(data, axis=0).reset_index(drop=True)  # 合并成一个DataFrame并重置索引
result.to_csv('output.csv', index=False)  # 保存为csv文件

这样，就完成了读取指定文件夹下所有csv文件的第2列数据，并将其保存为只有一列数据的数组的操作。