Python讀取CSV文件的4種方法與注意事項(xiàng)
1. 使用 csv 模塊
（1）項(xiàng)目目錄如下圖所示：
（2）代碼如下：
import csv
filename = './data/test.csv'
with open(filename, "r") as csvfile:
csvreader = csv.reader(csvfile)
# 遍歷csvreader對(duì)象的每一行內(nèi)容并輸出
for row in csvreader:
print(row)（3）效果如下：
2.使用 numpy 庫
（1）項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：
（2）代碼如下：
# 使用 numpy 庫：
import numpy as np
filename = './data/test.csv'
# delimiter參數(shù)的作用是指定分隔符,dtype參數(shù)的作用是指定數(shù)據(jù)類型
data = np.genfromtxt(filename, delimiter=' ', dtype=str)
print('df的數(shù)據(jù)類型為:{}'.format(type(data)))
print(data)（3）效果如下：
3.使用pandas庫
（1）項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：
（2）代碼如下：
# 使用 pandas 庫：
import pandas as pd
filename = './data/test.csv'
df = pd.read_csv(filename)
print('df的數(shù)據(jù)類型為:{}'.format(type(df)))
print(df)（3）效果如下：
4.使用標(biāo)準(zhǔn)庫中的 csv 模塊
（1）項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下：
（2）代碼如下：
# 使用標(biāo)準(zhǔn)庫中的 csv 模塊：
import csv
filename = './data/test.csv'
with open(filename, newline='') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
# 遍歷csvreader對(duì)象的每一行內(nèi)容并輸出
for row in reader:
print(row)（3）效果如下：
5.注意事項(xiàng)
請注意，這個(gè)程序假設(shè)您的 CSV 文件已經(jīng)存在，并且可以被正確讀取。如果您的 CSV 文件不在當(dāng)前目錄中，您需要提供完整的文件路徑。
這些方法在讀取 CSV 文件時(shí)都有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，您可以根據(jù)自己的需求選擇合適的方法。例如，如果您想要快速、方便地處理 CSV 文件并將其轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對(duì)象，則可以使用 pandas 庫；如果您想要更高級(jí)的控制和更靈活的選項(xiàng)，則可以使用標(biāo)準(zhǔn)庫中的 csv 模塊。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python讀取CSV文件的4種方法與注意事項(xiàng)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀取CSV文件內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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