自适应csv不同行列数
时间: 2023-09-03 10:08:11 浏览: 52
要自适应处理不同行列数的 CSV 文件,可以使用 Python 中的 csv 模块。
首先,使用 csv 模块中的 `reader()` 函数读取 CSV 文件,然后遍历每行数据。对于每一行,可以使用 Python 中的 `len()` 函数获取其列数。接着,根据文件中最大列数,使用 Python 中的 `extend()` 方法将该行数据扩展到相同长度,然后将其添加到一个新的列表中。
以下是一个示例代码,可以自适应处理不同行列数的 CSV 文件:
```python
import csv
def read_csv(filename):
# 读取 CSV 文件
with open(filename, 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
rows = []
max_cols = 0
for row in reader:
# 获取当前行的列数
cols = len(row)
# 记录最大列数
if cols > max_cols:
max_cols = cols
# 将当前行扩展到最大列数,并添加到新列表中
new_row = row + [''] * (max_cols - cols)
rows.append(new_row)
return rows
```
在上面的示例代码中,`read_csv()` 函数接受一个 CSV 文件名作为参数,并返回一个包含所有行数据的列表。在循环中,我们记录了文件中出现过的最大列数,然后将每一行数据扩展到最大列数,再添加到一个新的列表中。这样就可以保证所有行数据都具有相同的列数,方便后续处理。
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