Python读取CSV文件处理大数据

最新推荐文章于 2025-05-29 21:50:57 发布

心之所向，或千或百

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文章标签： python 大数据信息可视化

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本文介绍了使用Python读取和处理CSV大数据的方法，包括导入库、读取文件、查看数据、筛选、聚合、数据可视化及导出数据。通过实例展示了如何筛选、聚合数据并创建可视化图表，帮助读者掌握Python在大数据分析中的应用。

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Python读取CSV文件处理大数据

在数据分析和处理中，CSV（逗号分隔值）文件是常见的数据格式之一。Python提供了强大的工具和库来读取和处理CSV文件，这对于处理大数据非常有用。本文将介绍如何使用Python读取CSV文件，并对大数据进行处理。

1. 导入所需库

首先，我们需要导入所需的Python库。在此示例中，我们将使用pandas库来读取和处理CSV文件。

import pandas as pd

2. 读取CSV文件

接下来，我们将使用pandas库的read_csv()函数来读取CSV文件。我们需要提供CSV文件的路径作为函数的参数。

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

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Python读取CSV文件中的大数据

2301_79366177的博客

08-30

193

首先，让我们来了解一下如何使用Python编程语言读取和处理大型CSV文件。在读取每一行的数据后，我们可以对其进行处理。希望本文对你理解如何使用Python读取和处理大数据集中的CSV文件有所帮助。这是一个基本的示例，用于读取和处理大型CSV文件的数据。接下来，我们需要打开要读取的CSV文件并创建一个文件对象。首先，我们需要导入Python中用于处理CSV文件的必要库。当我们完成对CSV文件的读取和处理后，我们应该关闭文件以释放系统资源。一旦我们打开了CSV文件，我们可以使用。对象并处理每一行的数据。

python读取csv某两列并分别赋值_Python读取CSV文件特定某两列的内容

weixin_39520988的博客

12-17

3146

如题，有的时候我们需要对csv或者Excel文件进行处理(Excel也可以另存为CSV文件再操作)，一个包含这几千行，几十列的一个表，看着就很头大。但是这个大的一个表中，我们感兴趣的只是那么几列数据。举个栗子，目标是拿到wordcupmatches.csv文件里面Home team goals和Away team goals两列的数据 __author__ = "lingjun"# E-mail:...

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Python轻松读写CSV文件，高效处理数据

FLK_9090的博客

03-06

1432

CSV（逗号分隔值）文件作为一种常见的数据交换格式，被广泛应用于数据处理和数据交换领域。对于数据分析师、数据科学家以及开发人员来说，熟练掌握Python在CSV文件读写方面的能力，是处理和分析大量数据的关键。Python提供了强大的csv模块，使得读取和写入CSV文件变得轻松而高效在Python中，使用csv模块可以方便地读取和写入CSV文件。通过csv模块的reader和writer对象，我们可以使用简单的代码实现对CSV文件的读取和写入操作，而无需手动处理文件解析和格式转换的繁琐过程。

python读取并处理csv文件

weixin_35752645的博客

01-17

1858

在 Python 中读取并处理 CSV 文件可以使用 csv 模块。首先，使用 open() 函数打开 CSV 文件，并使用 csv.reader() 函数创建一个读取器对象。然后，使用 next() 函数跳过 CSV 文件的标题行。接下来，使用 for 循环迭代读取器对象，并在循环中处理每一行数据。 import csv with open('example.csv', 'r') as cs...

Python学习(4) ----- Python的CSV文件处理

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weixin_46124984的博客

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文章目录前言一、csv文件二、两种python 读取csv方式1.csv库2.pandas三、csv写入方式总结前言 python csv数据读取-转换-保存：参考：https://blog.youkuaiyun.com/bryanwang_3099/article/details/119731390 一、csv文件 CSV是一种以逗号分隔数值的文件类型，在数据库或电子表格中，常见的导入导出文件格式就是CSV格式，CSV格式存储数据通常以纯文本的方式存数数据表。 csv 库中有4个常用的对象： csv.read

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m0_67900727的博客

03-10

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用python读写和处理csv文件读取 1、安装pandas 这里我们使用pandas包来读取csv文件，pandas处理csv文件十分方便,是我认为是目前最方便的读取方式。首先安装pandas pip install pandas 1 2、读取实例安装好了之后我们读取一个csv文件 import pandas as pd #导入pandas包 data = pd.read_csv("train.csv") #读取csv文件 #p

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weixin_42499379的博客

07-29

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weixin_42513601的博客

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python文件处理-CSV文件的读取、处理、写入

qq_41308872的博客

06-14

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csv是"Comma-Separated Values（逗号分割的值）"的首字母缩写，它其实和txt文件一样，都是纯文本文件。使用Python来读写csv文件是非常容易的，因为实现csv的读取和写入功能的csv模块，是一个内置模块，我们可以直接使用。

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12-02

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csv⽂件其实就是⽂本⽂件，遵循了⼀定的格式，常⻅的csv⽂件⼀般是⽤逗号来隔开列，⽤换⾏符隔开不同的⾏，注意这⾥的符号都是英⽂符号。我们可以直接⽤open函数来打开csv⽂件；本实验使用csv文件(example.csv)分享：https://osswangting.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/python/example.csv。

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雄关漫道真如铁而今迈步从头越

10-28

6021

《python读取超大csv》现在工作中遇到的数据动辄千万或上亿的数据，其中图像数据是以 oss 链接的形式放入到 csv 中，csv文件所占磁盘空间一般就会20G起，所以直接读入内存是不现实的，这里记录一种使用 pandas 读取超大 csv 文件的方法。 Key Words：pandas、迭代器、超大csv Beijing, 2021 作者：mxsurui Agile Pioneer import pandas as pd 预览 csv 内容 # 导入部分数据进行测试.

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Zhong_ty的博客

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Python对CSV文件的一些处理方法该文将在jupyter notebook平台对已给csv数据进行处理。使用python3.8。用到的库有numpy,pandas,seaborn,matplotlib 文章目录Python对CSV文件的一些处理方法目标读入数据数据预处理合并数据集数据清洗缺失值检查异常值处理数据集成数据变换数据均衡处理目标提供linpack、mlc、tpc、fio四个场景下所采集的数据，这些数据未作任何处理。进行数据预处理操作，并设计一个简单的分类模型，实现以上四个场景的分类功能。

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1044

我正在从包含以下数据的CSV文件(xyz.CSV)中读取数据：col1,col2,col3,col4name1,empId1,241682-27638-USD-CIGGNT ,1name2,empId2,241682-27638-USD-OCGGINT ,1name3,empId3,241942-37190-USD-GGDIV ,2name4,empId4,241942-37190-USD-CHY...

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neo的博客

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04-29

### 如何使用 Python 读取和处理 CSV 文件 Python 提供了多种方法来读取和处理 CSV 文件，主要分为两种方式：一种是使用标准库中的 `csv` 模块[^2]，另一种则是借助第三方库 `pandas` 的强大功能[^4]。以下是详细的说明： --- #### 方法一：使用 `csv` 模块读取 CSV 文件 `csv` 是 Python 的内置模块之一，无需额外安装即可直接使用。其基本流程如下所示： 1. **打开文件** 使用 `open()` 函数以只读模式 (`'r'`) 打开目标 CSV 文件。 2. **创建读取器对象** 利用 `csv.reader()` 创建一个读取器对象，用于逐行解析文件内容。 3. **跳过标题行（可选）** 如果 CSV 文件的第一行为字段名，则可以使用 `next()` 函数跳过该行。 4. **遍历数据并处理每一行** 使用 `for` 循环逐一访问每一条记录，并对其进行必要的操作。 ```python import csv with open('example.csv', 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file) # 创建读取器对象 # 跳过标题行 next(csv_reader) for line in csv_reader: # 遍历每一行数据 print(line) # 输出当前行的内容 ``` 上述代码展示了如何加载名为 `example.csv` 的文件，并打印除标题外的所有行[^1]。 --- #### 方法二：使用 `pandas` 库读取 CSV 文件相比原生的 `csv` 模块，`pandas` 更加高效且易于使用，尤其适合大型数据分析任务。要使用此方法，请确保已安装 `pandas` 库（可通过命令 `pip install pandas` 安装）。具体步骤如下： 1. **导入 Pandas** 导入 `pandas` 并为其指定别名 `pd`，这是常见的做法以便简化调用过程。 2. **读取 CSV 数据** 借助 `pandas.read_csv()` 函数可以直接将整个 CSV 文件载入内存作为 DataFrame 对象存储起来。 3. **查看或修改数据** 可以通过各种属性与方法探索、筛选甚至转换这些数据。 ```python import pandas as pd # 将CSV文件读入DataFrame df = pd.read_csv('example.csv') # 显示前几条记录 print(df.head()) # 获取基本信息 print(df.info()) ``` 这段脚本不仅能够展示部分样本数据，还能提供关于列类型及是否存在缺失值等方面的信息。 --- #### 总结对比 | 特性 | `csv` 模块 | `pandas` | |-------------------|------------------------------------|----------------------------------| | 学习曲线 | 较低 | 稍高 | | 功能灵活性 | 局限于基础操作 | 支持复杂的分析 | | 性能表现 | 对小型至中型数据集足够好 | 在大数据集中表现出色 | 因此，在面对较为简单的场景时可以选择轻量级方案——即采用 `csv` 模块完成工作；而对于那些需要频繁执行统计运算或是可视化呈现的任务来说，则推荐运用更为专业的工具如 `pandas`[^3]。 ---