Python 读取 CSV 文件

CSV (Comma Separated Values) 文件是一种常用的文本格式，它将数据以逗号为分隔符分割开来。Python 提供了多种方法来读取 CSV 文件，下面我们分别介绍这些方法。

使用 csv 模块

Python 内置了 csv 模块，使用它可以方便地读取和写入 CSV 文件。常用的方法有：

csv.reader()

csv.reader() 函数可以读取 CSV 文件中的每一行，返回一个迭代器。使用时需要传入文件对象和 CSV 文件中的分隔符。

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter=',')  # delimiter 为分隔符，默认为逗号
    for row in reader:
        print(row)

csv.DictReader()

csv.DictReader() 函数与 csv.reader() 函数类似，但返回的是一个字典而不是列表，其中字典的键是 CSV 文件中的列名。

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file, delimiter=',')  # delimiter 为分隔符，默认为逗号
    for row in reader:
        print(row)

使用 pandas 库

pandas 是 Python 中常用的数据分析库，它可以方便地读取和处理多种格式的数据，包括 CSV 文件。

pandas.read_csv()

pandas.read_csv() 函数可以读取 CSV 文件，并返回一个 DataFrame 对象。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

如果 CSV 文件中包含中文等非 ASCII 字符，可以指定编码方式：

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

实例演示

以一个包含学生信息的 CSV 文件为例，演示如何使用 Python 读取并处理 CSV 文件。

首先，我们先创建一个包含学生信息的 CSV 文件，命名为 students.csv :

name,age,gender,grade
小明,18,Male,100
小红,17,Female,98
小刚,19,Male,75
小丽,16,Female,82

然后，我们使用 csv.reader() 函数和 pandas.read_csv() 函数分别读取这个 CSV 文件：

import csv
import pandas as pd

# 使用 csv.reader() 函数读取 CSV 文件
with open('students.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter=',')
    for row in reader:
        print(row)

# 使用 pandas.read_csv() 函数读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('students.csv', encoding='utf-8')
print(df)

运行结果：

['name', 'age', 'gender', 'grade']
['小明', '18', 'Male', '100']
['小红', '17', 'Female', '98']
['小刚', '19', 'Male', '75']
['小丽', '16', 'Female', '82']

  name  age  gender  grade
0   小明   18    Male    100
1   小红   17  Female     98
2   小刚   19    Male     75
3   小丽   16  Female     82

我们可以看到，使用 csv.reader() 函数读取 CSV 文件时，返回的是一个二维列表，其中包含了 CSV 文件中的所有行和列。而使用 pandas.read_csv() 函数读取 CSV 文件时，返回的是一个 DataFrame 对象，其中每一列都被视为一种类型的数据。我们可以方便地对 DataFrame 对象进行排序、过滤、统计等操作，使数据分析变得更加简单。