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
import csv csvfile = open('csv-demo.csv', 'r') # 打开CSV文件模式为r data = csv.DictR...
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。
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...
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。
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'])...
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:...
通过reader()读取 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import csv with open('person.csv', 'r', encoding='utf-8') as file_obj: # 1.创建reader对象 reader = csv.reader(file_obj) print(reader) 如果直接打印会返回csv.reader对象,这时需要遍历列表 <_csv.reader object at 0x000001...
在Python中使用正确的编码参数读取CSV文件: 使用Python的csv模块或pandas库读取CSV文件时,可以通过指定encoding='utf-8'参数来确保文件以UTF-8编码读取。以下是使用csv模块和pandas库的示例代码。 使用csv模块读取CSV文件: python import csv # 指定文件路径 file_path = 'example.csv' # 打开文件并读取 with open...