在python里面，讀取或?qū)懭隿sv文件時，首先要import csv這個庫，然后利用這個庫提供的方法進(jìn)行對文件的讀寫。

典型的數(shù)據(jù)集stocks.csv：

一個股票的數(shù)據(jù)集，其實就是常見的表格數(shù)據(jù)。有股票代碼，價格，日期，時間，價格變動和成交量。這個數(shù)據(jù)集其實就是一個表格數(shù)據(jù)，有自己的頭部和身體。

第一招：簡單的讀取

我們先來看一種簡單讀取方法，先用csv.reader()函數(shù)讀取文件的句柄f生成一個csv的句柄，其實就是一個迭代器，我們看一下這個reader的源碼：

喂給reader一個可迭代對象或者是文件的object，然后返回一個可迭代對象。

• 首先讀取csv 文件，然后用csv.reader生成一個csv迭代器f_csv
• 然后利用迭代器的特性，next(f_csv)獲取csv文件的頭，也就是表格數(shù)據(jù)的頭
• 接著利用for循環(huán)，一行一行打印row的內(nèi)容，也就是表格數(shù)據(jù)的身體
  

第二招：用nametuple

上面的第一招其實是最簡單的，下面我們用nametuple 來包裹一下這個生成的row數(shù)據(jù)。

• nametuple其實是一個非常有用的類，這個類屬于collections模塊，而這個模塊簡直就是一個百寶箱里面有非常多的牛逼的庫；
• 這里我們用next(f_csv)其實就是獲取表格的頭部來初始化這個Row；
• 然后循環(huán)來構(gòu)造這個Row的數(shù)據(jù)，把我們表格里面的每一行的數(shù)據(jù)都喂成nametuple格式的row_info;
• 這樣做的好處就是你可以隨心所欲的訪問這個row_info里面的數(shù)據(jù)，就想訪問類數(shù)據(jù)一樣，比如row_info.price

第三招：用tuple類型轉(zhuǎn)換

如果我們對csv數(shù)據(jù)每一行的類型都非常清楚的話，嘿嘿可以用一個設(shè)定好的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換頭來對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

操作的步驟其實跟上面差不多，就是對數(shù)據(jù)結(jié)果的清洗處理稍微不一樣。這里非常巧妙的zip來構(gòu)造一個嵌套的數(shù)據(jù)列表，然后用convert(data)把csv文件里面每一行的數(shù)據(jù)進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換，這招真的不錯！
看一下結(jié)果：

第四招：用DictReader

上面用的nametuple其實也是一個數(shù)據(jù)的映射，有沒有什么方法可以直接把csv 的內(nèi)容用映射的方法讀取，直接出來一個字典，還真有的，來看一下代碼：

是不是非常簡捷，原來csv模塊直接內(nèi)置了DictReader()，按照字典的方法進(jìn)行讀取，然后生成一個有序的字典，看一下結(jié)果：

有興趣的可以看一下這個DictReader()的源碼，它其實一個內(nèi)部構(gòu)造的迭代器類，在內(nèi)部的__next__其實也是用的OrderedDict(zip(self.fieldnames, row))來生成的。

第五招：用字典轉(zhuǎn)換

如果我們需要對這個csv里面的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，因為讀出來的時候都是字符串，我們需要更新為特定的數(shù)據(jù)類型，這個時候也可以用字典轉(zhuǎn)換這一招，也是非常巧妙的，我們看一下源碼：

原來的數(shù)據(jù)價格Price和成交量，我希望最后讀取生成的是一個浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)和整形的數(shù)據(jù)，這么搞呢，用一個字典來巧妙的更新key即可。

• 首先我們聲明一個自定義的類型轉(zhuǎn)換器field_types;
• 然后循環(huán)生成一個可迭代的對象(key,conversion(row[key]);
• 最后更新一下字典里面相同的key,比如row[‘price']的內(nèi)容就會被更新了

參考鏈接 ：

用Python讀取CSV文件的5種方式https://mp.weixin.qq.com/s/cs4buSULva1FgCctp_fB6g

到此這篇關(guān)于教你用Python讀取CSV文件的5種方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀取CSV文件內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！