csvfile=open('./data.csv','r')reader=csv.reader(csvfile)forrowinreader:print(row) import csv将导入 Python 自带的 csv 模块。csvfile = open('./data.csv', 'r')以只读的形式打开数据文件并存储到变量csvfile中。然后调用 csv 的reader()方法将输出保存在reader变量中,再用 for 循环将数据输出。
import csvINPUT = 'sentimentdataset.csv'OUTPUT = 'quoted_nonnum.csv'with open(INPUT, newline='', encoding='utf-8') as fin, \ open(OUTPUT, 'w', newline='', encoding='utf-8') as fout: reader = csv.DictReader(fin) writer = csv.writer(fout, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) writer...
在reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age'])中添加参数fieldnames=['new_id','new_name','new_age']用来指定键。 示例代码2: import csv f = open('sample','r',encoding='utf8') # 通过fieldnames参数指定字段 reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id',...
在使用`csv.reader(file)`读取CSV文件时,若遇到`UnicodeDecodeError`,往往是因为文件非UTF-8编码。可尝试通过记事本另存为UTF-8编码,或指定正确的编码格式如`encoding='gbk'`来解决此问题。
filepath= r"C:\Users\caofen\Desktop\student_202211291950.csv"with open(file=filepath, mode='r', encoding='utf-8') as f: reader=csv.DictReader(f)print(type(reader))#<class 'csv.DictReader'>foriinreader:print(type(i))#类型为字典 <class 'dict'>print(i)#{'NUM': '1', 'NAME': ...
python csv.reader 读取文件或list 读取文件 1 2 3 4 withopen(file_path, encoding='UTF-8') asfile: lines=csv.reader(file, delimiter="#", quotechar='"') forrowinlines: print(row) 读取list 注意:如果是字符串,一定要转成list. 例如 rows = csv.reader(["John#" #"Doe"# '21'])...
reader = pd.read_csv(file_path , sep='\t' # , encoding='gb18030' # , encoding='unicode_escape' , encoding='utf-16' # , encoding='utf-8' # , nrows=5 , chunksize=20000 ) 我们主要看encoding参数,其他参数这里不讨论。 有的csv文件不加encoding参数也能顺利读取,有的用utf-8就行,但是遇...
下面是一个简单的Python代码示例,演示了如何读取一个使用gbk编码的CSV文件: importcsvwithopen('data.csv',mode='r',encoding='gbk')asfile:reader=csv.reader(file)forrowinreader:print(row) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在上面的代码中,我们使用encoding='gbk'参数指定了CSV文件的编码格式为gbk,这样就可以正确...
with open('your_file.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: reader =csv.reader(file)...
python中csv.reader python中csvreader的用法 python 操作csv文件有两种方法,一种是使用pandas来读写csv文件,第二种是使用csv模块读写csv文件 一、pandas读写csv文件 1.df=pd.read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=...