使用csv.reader的next()方法跳过 header: importcsvwithopen('data.csv','r')asfile:reader=csv.reader(file)next(reader)# 跳过headerforrowinreader:print(row)# 处理后续行 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. csv.DictReader自动将第一行作为字典的键: importcsvwithopen('data.csv','r')asfile:reader=csv...
我们要读取csv文件中的内容需要实例化DictReader类。 对象名是dr,就是一个变量名字,大家根据自己的喜好起名。因为实例化DictReader类后得到的是一个DictReader对象,因此我起了一个dr的变量名。 csv是模块名。DictReader类是CSV模块里的,因此我们需要加上csv模块名。表示实例化CSV模块中的DictReader类。 DictReader是...
csv.DictReader可以轻松完成这个任务。 3.1 代码示例 使用csv.DictReader从CSV文件中读取数据到字典的代码示例如下: importcsv# 打开CSV文件withopen('data.csv',mode='r',encoding='utf-8')asfile:# 创建CSV字典读取器csv_reader=csv.DictReader(file)# 遍历读取数据forrowincsv_reader:print("数据行:",row)...
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',...
reader = csv.reader(csv_file) for row in reader: print(str(row)) 代码中我们导入了 csv 模块并且打开了 "my.csv" 文件,将文件作为参数传给 csv.reader,调用这个方法后我们将 reader 里边的每行数据输出。 假设‘my.csv’ 里边的内容为: my first column,my second column,my third column ...
最常见的操作就是读取和写入。（1）从csv文件中读取内容现在我们来读取上面的info.csv文件内容。现在VS CODE 中新建一个cell，导入csv模块import csv要读取 CSV 文件，我们需要用到 CSV 模块中的 DictReader 类，DictReader 可以将每一行以字典的形式读出来，key 就是表头，value 就是对应单元格的内容。代码...
#读取CSV⽂件(reader和DictReader2个⽅法)import csv #csv⽂件，是⼀种常⽤的⽂本格式，⽤以存储表格数据，很多程序在处理数据时会遇到csv格式⽂件 files=open('test.csv','rb')#⽅法⼀：按⾏读取，返回的是⼀个迭代对象 '''reader=csv.reader(files)for line in reader:print line '...
# -*- coding: utf-8 -*-#python 27#xiaodeng#读取CSV文件(reader和DictReader2个方法)import csv#csv文件,是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,很多程序在处理数据时会遇到csv格式文件files=open('test
as csvfile: fieldnames = ['first_name', 'last_name'] writer = csv.DictWriter(csvfile...
Python的csv.DictReader是一个用于读取CSV文件的模块,它可以将CSV文件的每一行转换为一个字典对象。在处理大型CSV文件时,可能会遇到内存使用问题。 内存使用问题主要出现在读取大型CSV文件时,因为csv.DictReader默认将整个文件加载到内存中进行处理。这可能导致内存溢出,特别是当CSV文件非常大时。