Python中怎么读取CSV文件?

前期工作

把CSV文件存放到.py文件结尾的路径里,即自行创建的PycharmProjects文件路径里

如图,分别是CSV数据以及存放位置截图
在这里插入图片描述
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然后我们定义一个CSV文件的变量名allElectronicsdata,然后open这个文件,打开模式采用‘r’(即读取模式)
如图所示:
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图中打印出来的allElectronicsdata数据对象模型如图所示:
在这里插入图片描述

Python读取CSV文件有多种方法,最常用的方法是使用内置的`csv`模块和`pandas`库。以下是两种方法的详细介绍: ### 方法一:使用`csv`模块 Python内置的`csv`模块提供了读取和写入CSV文件的功能。以下是一个示例代码: ```python import csv # 打开CSV文件 with open('example.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as file: # 创建CSV阅读器 csv_reader = csv.reader(file) # 逐行读取CSV文件 for row in csv_reader: print(row) ``` 在这个示例中,我们首先导入了`csv`模块,然后使用`open`函数打开CSV文件。`newline=''`参数用于防止在Windows系统上出现空行,`encoding='utf-8'`确保正确处理文件中的字符编码。接下来,我们创建一个CSV阅读器对象`csv_reader`,并使用一个循环逐行读取文件内容。 ### 方法二:使用`pandas`库 `pandas`是一个功能强大的数据处理和分析库,提供了更简便的方法来读取CSV文件。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('example.csv') # 打印读取的数据 print(df) ``` 在这个示例中,我们首先导入了`pandas`库,然后使用`pd.read_csv`函数读取CSV文件。`pandas`将CSV文件读取为一个DataFrame对象,这是一种类似于表格的数据结构,方便后续的数据处理和分析。 ### 总结 - 使用`csv`模块适合简单的CSV文件读取操作。 - 使用`pandas`库适合需要进一步数据处理和分析的场景。
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