<_csv.reader object at 0x000001A5076B3760>
时间: 2024-01-18 12:05:06 浏览: 31
这个输出看起来是一个 CSV 文件的读取器对象,可以用来逐行读取 CSV 文件中的内容。你需要调用它的相关方法才能读取到具体的数据。例如,你可以使用 `next()` 方法读取第一行数据,或者使用 `for` 循环遍历整个文件。以下是一个简单的示例代码:
```python
import csv
with open('file.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
header = next(reader) # 读取第一行数据作为表头
for row in reader:
print(row) # 输出每一行数据
```
注意,在实际使用时,你需要将 `'file.csv'` 替换为你实际的 CSV 文件路径。
相关问题
python中CSV出现<_csv.reader object at 0xffed515f30>
在Python中,当你使用CSV模块读取CSV文件时,你可能会遇到`<_csv.reader object at 0xffed515f30>`这样的输出。这是因为`csv.reader()`函数返回的是一个迭代器对象,而不是读取的CSV文件中的数据。
要读取CSV文件中的数据,你需要使用for循环遍历这个迭代器对象,例如:
```
import csv
with open('file.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row)
```
在这个例子中,我们使用`csv.reader()`函数打开名为`file.csv`的文件,并将返回的迭代器对象赋值给`reader`变量。然后,我们使用for循环遍历这个迭代器对象,每次迭代返回一个列表,表示CSV文件中的一行数据。我们使用print语句将这个列表输出到控制台。
如果你想要将CSV文件中的数据存储到一个列表中,可以使用列表推导式,例如:
```
import csv
with open('file.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
data = [row for row in reader]
```
在这个例子中,我们使用列表推导式将CSV文件中的所有数据存储到一个二维列表`data`中,每个子列表表示CSV文件中的一行数据。
尝试从一个字典列表创建一个 Stock 实例列表,然后计算总成本: >>> import fileparse >>> with open('Data/portfolio.csv') as lines: ... portdicts = fileparse.parse_csv(lines, select= ['name','shares','price'], types=[str,int,float]) ... >>> portfolio = [ stock.Stock(d['name'], d['shares'], d['price']) for d in portdicts] >>> portfolio [<stock.Stock object at 0x10c9e2128>, <stock.Stock object at 0x10c9e2048>, <stock.Stock object at 0x10c9e2080>, <stock.Stock object at 0x10c9e25f8>, <stock.Stock object at 0x10c9e2630>, <stock.Stock object at 0x10ca6f748>, <stock.Stock object at 0x10ca6f7b8>] >>> sum([s.cost() for s in portfolio]) 44671.15。写fileparse.py
好的,以下是一个简单的fileparse模块的示例代码,用于解析CSV格式的文件:
```python
import csv
import os
def parse_csv(lines, select=None, types=None, has_headers=True, delimiter=',', silence_errors=False):
rows = csv.reader(lines, delimiter=delimiter)
# 读取列头
headers = []
if has_headers:
try:
headers = next(rows)
except csv.Error as e:
if not silence_errors:
print(f"Error reading headers: {e}")
# 如果有指定列,则仅保留指定的列
if select and headers:
indices = [headers.index(colname) for colname in select]
headers = select
else:
indices = []
# 如果指定了类型,则将指定列转换为指定类型
if types:
types = [str] * len(headers) if not types else types
try:
rows = [[func(val) for func, val in zip(types, row)] for row in rows]
except ValueError as e:
if not silence_errors:
print(f"Error parsing row: {e}")
return None
# 组合每一行的数据
records = []
for row in rows:
if not row:
continue
if indices:
row = [row[index] for index in indices]
if has_headers:
record = dict(zip(headers, row))
else:
record = tuple(row)
records.append(record)
return records
```
这个模块可以解析CSV格式的文件,并将每一行的数据组合成一个字典或者元组。接下来可以用这个模块来解析投资组合的CSV文件,然后创建Stock实例列表,并计算总成本。