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...
使用pandas可以很容易地读取CSV文件到DataFrame对象中,进行数据清洗、转换等操作,然后再将处理后的数据写回CSV文件。 读取CSV文件 使用pandas读取CSV文件非常简单,只需使用pandas.read_csv函数即可。 import pandas as pd df = pd.read_csv('example.csv') print(df) 这个示例中,pd.read_csv函数直接读取example.cs...
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: # ...
index=False)# 读取 CSV 文件df=pd.read_csv('example.csv')print(df)
csv_read = csv.reader(csv_file, delimiter=',') #Delimeter is comma count_line = 0 # Iterate the file object or each row of the file for row in csv_read: if count_line == 0: print(f'Column names are {", ".join(row)}') ...
现在,这种使用读写器方法处理CSV文件的方法是最常见的方法之一。让我们继续前进,看看如何使用python字典来做同样的事情。 读取CSV文件作为字典: import csv with open('Titanic.csv','r') as csv_file: #Open the file in read mode csv_reader = csv.DictReader(csv_file) #use dictreader method to reade...
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 ['height','weight','sex'] ...
'''使用Tensorflow读取csv数据'''filename ='birth_weight.csv'file_queue = tf.train.string_input_producer([filename])# 设置文件名队列,这样做能够批量读取文件夹中的文件reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)# 使用tensorflow文本行阅读器,并且设置忽略第一行key, value = reader.read(file_qu...
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...
print(csv_reader) # csv_reader对象的一个迭代器,可以通过next()取出其中的元素 print(next(csv_reader)) # 也可以通过for循环取出所有元素 forlineincsv_reader: print(''.join(line)) read_csv(output_file_name) 1. 2. 3. 4. 5. 6.