import csv csvfile = open('csv-demo.csv', 'r') # 打开CSV文件模式为r data = csv.DictR...
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',...
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。
CSV模块有csv.reader()函数可以读取CSV文件,调用open()函数生成的一个文件对象,csv.reader()将返回一个读取器对象。读取器对象将迭代 CSV 数据的每一行,其中行作为字符串列表返回。 importcsv# encoding是打开(读取)文件的编码方式withopen('D:\\work\\test\\csv\\books.csv',encoding='utf-8')asfile_obj:r...
1、我在read_csv遇到过的字符编码 这里先放一下我用read_csv遇到过的编码吧。 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...
import csv #csv格式文件实际就是文本类型;读取csv文件数据 #如果文件中存在中文的话,则必须设定其编码格式,否则得到的结果可能是乱码 with open("data1.csv", encoding="utf-8") as fp: get_read_csv=csv.reader(fp,dialect="excel") # 返回的是get_read_csv是一个迭代器:__iter__ __next__ ...
使用open函数以utf-8编码打开csv文件: python with open('example.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: 使用csv模块的reader函数读取文件内容: python reader = csv.reader(file) 处理或输出读取到的数据: python for row in reader: print(row) 关闭文件: 由于使用了with语句,文件会在代码块...
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,这样就可以正确地读取文件中的内容,避免了编码错误的问题。
然后,我们定义了一个read_csv函数,它接受文件路径和编码类型作为参数。在函数内部,我们使用open()函数打开文件,并指定编码类型。然后,我们使用csv.reader来读取文件的内容,并对每一行数据进行处理。 最后,我们调用detect_encoding函数来获取文件的编码类型,并将其作为参数传递给read_csv函数。
import csv with open('file.csv', 'r', encoding='gbk') as f: reader = csv.reader(f...