python读csv文件

1. 怎么用python读取csv数据

这两天刚好看到，Python CookBook上有说到。这里是三种读取csv的方法。

文件格式是这样的

Region,DATE_,RAW_ACU

zh_ch,Jan 27 2017,208172

importcsv


#withopen('data.csv')asf:
#f_csv=csv.reader(f)
#headers=next(f_csv)
#forrowinf_csv:
##print(row)
#print(row[0],row[1])


#withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
#f_csv=csv.reader(f)
#headers=next(f_csv)
#print(headers)
#Row=namedtuple('Row',headers)
#forrinf_csv:
#row=Row(*r)
#print(row.Region,row.DATE_)


withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
f_csv=csv.DictReader(f)
forrowinf_csv:
print(row['DATE_'],row)

具体可以看这个文档。http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c06/p01_read_write_csv_data.html。

2. python读取CSV文件如何读取最后一行的指

你这里有2个问题
1.
用csvfile.readlines()
2.你取的targetLine是一个字符串，需要进行分割
具体代码如下，测试通过，请采纳^_^
#
coding=utf8
with
open("C:\\test.csv")
as
csvfile:
mLines
=
csvfile.readlines()
targetLine
=
mLines[-1]
a=targetLine.split(',')[0]
print(a)

3. python读取csv文件的某一行

1.全部读到成列表然后选取行（容易超时，乱码等问题）
2.利用迭代工具，代码如下：
from itertools import islice
with open('data.tsv', 'r') as f:
for line in islice(f, 1, None):
# process data
f.close()
修改islice函数中第2个参数n即可，表示读到f文件对象的第n行

4. python按时间读取csv中的数据

我在这里做的小测试是可以的

你将会员卡号想象成你那表格里的时间，其他是一样的。

5. Python怎么读取csv文件指定列为dataframe

设置read_csv()的mangle_pe_cols参数为True
重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。
建议多看文档！
希望对您的问题有所帮助！

6. python中怎么读取csv文件

Python读取CSV文件方法如下：
如下是一个CVS文件
使用Python打开CSV可以直接使用open函数打开，然后使用reader函数读取内容，实现代码如下：
运行结果如下：
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python中怎么读取csv文件的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

7. python中怎么读取csv文件

csv直接按纯文本格式读取就可以了。
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据

8. python 读取CSV 文件

读取一个CSV 文件

最全的

一个简化版本

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)

可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中

本地文件读取实例：://localhost/path/to/table.csv

**sep **: str, default ‘,’

指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：' '

**delimiter **: str, default None

定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

delim_whitespace : boolean, default False.

指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。

在新版本0.18.1支持

header : int or list of ints, default ‘infer’

指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉。

注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。

**names **: array-like, default None

用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_pe_cols=True。

index_col : int or sequence or False, default None

用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。

如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。

usecols : array-like, default None

返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。

as_recarray : boolean, default False

不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。

返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。

**squeeze **: boolean, default False

如果文件值包含一列，则返回一个Series

**prefix **: str, default None

在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ...

**mangle_pe_cols **: boolean, default True

重复的列，将‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。

dtype : Type name or dict of column -> type, default None

每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

**engine **: {‘c’, ‘python’}, optional

Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.

使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。

converters : dict, default None

列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。

true_values : list, default None

Values to consider as True

false_values : list, default None

Values to consider as False

**skipinitialspace **: boolean, default False

忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.

skiprows : list-like or integer, default None

需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。

skipfooter : int, default 0

从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)

skip_footer : int, default 0

不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样。

nrows : int, default None

需要读取的行数（从文件头开始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None

一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

**keep_default_na **: bool, default True

如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。

**na_filter **: boolean, default True

是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。

verbose : boolean, default False

是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

skip_blank_lines : boolean, default True

如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。

**parse_dates **: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

infer_datetime_format : boolean, default False

如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。

**keep_date_col **: boolean, default False

如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。

date_parser : function, default None

用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。

1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；

2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；

3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。

**dayfirst **: boolean, default False

DD/MM格式的日期类型

**iterator **: boolean, default False

返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。

chunksize : int, default None

文件块的大小， See IO Tools docs for more information on iterator and chunksize.

compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’

直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。

新版本0.18.1版本支持zip和xz解压

thousands : str, default None

千分位分割符，如“，”或者“."

decimal : str, default ‘.’

字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).

float_precision : string, default None

Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.

指定

**lineterminator **: str (length 1), default None

行分割符，只在C解析器下使用。

**quotechar **: str (length 1), optional

引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0

控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True

双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。

escapechar : str (length 1), default None

当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。

comment : str, default None

标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。例如如果指定comment='#' 解析‘#empty a,b,c 1,2,3’ 以header=0 那么返回结果将是以’a,b,c'作为header。

encoding : str, default None

指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings

dialect : str or csv.Dialect instance, default None

如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档

tupleize_cols : boolean, default False

Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

error_bad_lines : boolean, default True

如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。

warn_bad_lines : boolean, default True

如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。

**low_memory **: boolean, default True

分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）

**buffer_lines **: int, default None

不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除，因为他的值在解析器中不推荐使用

compact_ints : boolean, default False

不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除

如果设置compact_ints=True ，那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储，是否有符号将取决于use_unsigned 参数

use_unsigned : boolean, default False

不推荐使用：这个参数将会在未来版本移除

如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True)，指定被压缩的列是有符号还是无符号的。

memory_map : boolean, default False

如果使用的文件在内存内，那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。

ref：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

9. 怎么用python读取csv数据

python 自带 csv 框架。

#读取csv文件
importcsv
withopen('some.csv','rb')asf:#采用b的方式处理可以省去很多问题
reader=csv.reader(f)
forrowinreader:#dosomethingwithrow,suchasrow[0],row[1]

importcsv
withopen('some.csv','wb')asf:#采用b的方式处理可以省去很多问题
writer=csv.writer(f)
writer.writerows(someiterable)

10. python 怎么读csv文件

CSV文件本质上就是文本文件，只不过每行的数据用逗号分隔。

所以你当成文本文件打开一行一行的读然后拆分就可以了。

data=[]
withopen(r'd:	empdemo.csv','r')ascsv_file:
forlineincsv_file:
data.append(line.strip().split(','))
print(data)

#另外Python标准库里有个CSV模块可以用。
importcsv
withopen(file_path,'rb')ascsv_file:
data=list(csv.reader(csv_file))[1:]#去掉首行的列名

还有就是可以用Pandas这个库，dataframe有导入csv功能。