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小編給大家分享一下python讀取csv某幾列的方法，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

csv是Comma-Separated Values的縮寫，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一樣提取其中的一列，即一個(gè)字段，利用Python自帶的csv模塊，有兩種方

法可以實(shí)現(xiàn)：

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']]

要提取其中某一列，可以用下面的代碼：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    column = [row[2] for row in reader]
print column得到：['Age', '12', '13', '14', '15']

注意從csv讀出的都是str類型。這種方法要事先知道列的序號(hào)，比如Age在第2列，而不能根據(jù)'Age'這個(gè)標(biāo)題查詢。這時(shí)可以采用第二種

方法：

第二種方法是使用DictReader，和reader函數(shù)類似，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)
    column = [row for row in reader]
print column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：

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

就得到：

['12', '13', '14', '15']

看完了這篇文章，相信你對(duì)python讀取csv某幾列的方法有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

本文標(biāo)題：python讀取csv某幾列的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
URL標(biāo)題：http://m.newbst.com/article42/hcghc.html

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