python读取csv文件

时间: 2023-06-22 09:43:20 浏览: 74
好的,下面是Python读取CSV文件的示例代码: ```python import csv # 打开CSV文件 with open('example.csv', newline='') as csvfile: # 创建CSV读取器 reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"') # 读取CSV文件中的每一行数据 for row in reader: # 输出每一行数据 print(', '.join(row)) ``` 以上代码中,我们使用了Python自带的csv模块来读取CSV文件。首先使用`open`函数打开CSV文件,然后创建一个CSV读取器`reader`,使用`for`循环读取CSV文件中的每一行数据,并输出到控制台。在`csv.reader`中,我们指定了CSV文件的分隔符为逗号(`,`),引号为双引号(`"`)。
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: ```python 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: ```python 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: ```python 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: ```python 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可以使用内置的csv模块来读取CSV文件。下面是一个简单的示例代码,演示了如何读取CSV文件并打印出其中的数据: ```python import csv # 打开CSV文件 with open('data.csv', 'r') as file: # 创建CSV读取器 reader = csv.reader(file) # 逐行读取数据并打印 for row in reader: print(row) ``` 在这个示例中,我们首先使用`open()`函数打开CSV文件,并指定模式为`'r'`(只读)。然后,我们使用`csv.reader()`函数创建一个CSV读取器对象,该对象可以逐行读取CSV文件中的数据。 接下来,我们使用一个`for`循环遍历读取器对象,每次迭代都会返回一行数据。我们可以直接打印这一行数据,或者根据需要进行其他处理。 请注意,上述示例假设CSV文件名为"data.csv",并且与Python脚本在同一目录下。如果CSV文件位于不同的目录中,你需要提供正确的文件路径。

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