python 读取csv文件问题

在尝试读取CSV文件时遇到了_csv.Error,提示iterator应该返回字符串而不是字节。问题源于以二进制模式打开文件。通过改为文本模式打开文件,解决了该问题。

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出错代码

with open('web_data.csv', 'rb') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    column = [row for row in reader]
print(column)

报错:_csv.Error: iterator should return strings, not bytes (did you open the file in text mode?)
因为此csv文件并非二进制文件, 只是一个文本文件。进行如下修改后可以解决。

改进代码

with open("web_data.csv", "rt", encoding="utf-8") as csvfile:
	reader = csv.DictReader(csvfile)
    column = [row for row in reader]
print(column)
### 使用Python读取CSV文件 以下是使用Python读取CSV文件的一个完整代码示例: ```python import csv # 打开CSV文件 with open('example.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: # 创建一个CSV阅读器对象 reader = csv.reader(csvfile) # 遍历CSV文件的每一行 for row in reader: print(row) # 输出每一行的数据,row 是一个列表,包含该行的所有字段 ``` 此代码片段展示了如何通过`csv`模块来读取CSV文件的内容。其中,`open()`函数用于打开指定路径下的CSV文件,并设置参数`newline=''`以防止在某些操作系统上出现多余的空白行[^1]。 如果需要处理带有编码问题CSV文件,则可以显式地指定`encoding`参数为`utf-8`或其他合适的字符集[^3]。 对于更复杂的场景,比如批量读取多个CSV文件或者按照特定顺序读取文件夹中的CSV文件,可以通过引入额外的库(如`os`或`natsort`)实现[^4]。 另外需要注意的是,在不同版本的Python中可能存在细微差异。例如,在较旧的Python环境中可能需要用二进制模式(`'rb'`)代替文本模式(`'r'`)来避免因换行符引起的异常行为[^5]。 #### 数据可视化的扩展应用 除了单纯地打印数据外,还可以进一步利用这些数据绘制图表来进行分析。例如借助matplotlib库生成简单的折线图表示趋势变化情况等操作[^2]: ```python import matplotlib.pyplot as plt import csv data_x = [] data_y = [] with open('example.csv', 'r') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: data_x.append(float(row['X'])) data_y.append(float(row['Y'])) plt.plot(data_x, data_y) plt.xlabel('X-Axis') plt.ylabel('Y-Axis') plt.title('Line Chart Example') plt.show() ``` 以上脚本假设CSV文件的第一列为横坐标(X),第二列为纵坐标(Y),并将它们分别存入两个数组以便后续绘制成图形显示出来。 ---
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