首先,导入csv模块: python import csv然后,使用csv.reader()函数读取CSV文件: python with open('data.csv') as file: csv_reader = csv.reader(file) for row in csv_reader: print(row)这段代码会逐行打印CSV文件的内容。如果你想要跳过标题行,可以使用next()函数: python with open('data.csv') as fi...
1、导入csv模块。 2、使用open()函数打开CSV文件。 3、创建一个csv阅读器对象,将打开的文件传递给它。 4、使用csv阅读器的readrow()或readlines()方法逐行读取数据。 5、关闭文件。 下面是一个简单的示例代码: import csv 打开CSV文件 with open('example.csv', 'r', encoding='utf8') as csvfile: # ...
Python 读取与写入CSV文件(后缀名.csv) 测试csv数据如下图: csv名字:forreaddata.csv 1、读取 #-*- encoding=utf-8 -*-importcsvif__name__=='__main__':passfilename='CSV/forreaddata.csv'with open(filename,'r') as f: csv_data=csv.reader(f)fordataincsv_data:print(data) 运行结果 ['h...
index=False)# 读取 CSV 文件df=pd.read_csv('example.csv')print(df)
csv.reader(): 用来读取CSV文件。 csv.writer(): 用来写入CSV文件。 csv.DictReader(): 用来读取CSV文件,并把每一行转化为字典。 csv.DictWriter(): 用来写入CSV文件,数据为字典格式。 pandas模块:是Python中最流行的数据分析库,提供了非常强大的读写CSV文件的功能。 pandas.read_csv(): 用来读取CSV文件,可以...
在Python中使用csv.reader可以实现水平读取CSV文件的功能。csv.reader是Python标准库中的一个模块,用于读取和解析CSV文件。 CSV(Comma-Separated Values)是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。每行数据由逗号或其他分隔符分隔,每个字段可以包含文本、数字或其他类型的数据。 使用csv.reader读取CSV文件的步骤如下: 导入...
reader(csvfile) for index,value in enumerate(read): # 比如读取第二行,行数从0开始记,所以第二行 用 index 进行判断 # 或者读取 m~n 行 if (m<=index<=n) if(index==1): print(value) 4.写入CSV文件 import csv # 1.打开文件 as 称它为 变量xxx, 若不存在该文件,则创建 with open('new...
reader=csv.DictReader(csv_file)# 使用 reader.fieldnames 获取标题print(f'列标题是:{",".join(reader.fieldnames)}')# 设置一个行计数器 line_count=0forrowinreader:print(f"{row['姓名']},住在{row['省份']},{row['城市']},出生日期是{row['出生日期']}。")line_count+=1print(f'CSV文件一...
for line in csv_reader: #Iterate through the loop to read line by line print(line) 输出: 从输出中可以看到,字段已被替换,它们现在充当字典的“键”。 让我们看看如何将CSV文件作为字典写入。 作为字典写入CSV文件 import csv mydict = [{'Passenger':'1', 'Id':'0', 'Survived':'3'}, #key-...
import csv f = open('values.csv', 'r') with f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: print(row) 上面的python脚本使用读取values.csv文件中的值csv.DictReader。 这是示例的输出。 $ ./read_csv3.py {' max': ' 10', 'min': '1', ' avg': ' 5.5'} ...