python讀取csv文件指定行的2種方法詳解
csv是Comma-Separated Values的縮寫(xiě),是用文本文件形式儲(chǔ)存的表格數(shù)據(jù),比如如下的表格

就可以存儲(chǔ)為csv文件,文件內(nèi)容是:
No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95
假設(shè)上述csv文件保存為"A.csv",如何用Python像操作Excel一樣提取其中的一行,也就是一條記錄,利用Python自帶的csv模塊,有2種方法可以實(shí)現(xiàn):
方法一:reader
第一種方法使用reader函數(shù),接收一個(gè)可迭代的對(duì)象(比如csv文件),能返回一個(gè)生成器,就可以從其中解析出csv的內(nèi)容:比如下面的代碼可以讀取csv的全部?jī)?nèi)容,以行為單位:
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
rows = [row for row in reader]
print rows
得到:
[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
['1', 'Apple', '12', '98'],
['2', 'Ben', '13', '97'],
['3', 'Celia', '14', '96'],
['4', 'Dave', '15', '95']]
要提取其中第二行,可以用下面的代碼:
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for i,rows in enumerate(reader):
if i == 2:
row = rows
print row
得到:
['2', 'Ben', '13', '97']
這種方法是通用的方法,要事先知道行號(hào),比如Ben的記錄在第2行,而不能根據(jù)'Ben'這個(gè)名字查詢(xún)。這時(shí)可以采用第二種方法:
方法二:DictReader
第二種方法是使用DictReader,和reader函數(shù)類(lèi)似,接收一個(gè)可迭代的對(duì)象,能返回一個(gè)生成器,但是返回的每一個(gè)單元格都放在一個(gè)字典的值內(nèi),而這個(gè)字典的鍵則是這個(gè)單元格的標(biāo)題(即列頭)。用下面的代碼可以看到DictReader的結(jié)構(gòu):
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
rows = [row for row in reader]
print rows
得到:
[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},
{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},
{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]
如果我們想用DictReader讀取csv的某一列,就可以用列的標(biāo)題查詢(xún):
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
if row['Name']=='Ben':
print row
就得到:
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'}
可見(jiàn),DictReader很適合讀取csv的的行(記錄)。
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