使用
python
的
csv
模块
csv
.reader会返回一个reader对象，这是一个可迭代的对象，从
csv
文件
读取
的每一
行
都作为字符串列表返回。 输出
csv
文件的前100
行
：with open('test.
csv
', 'r', newline='', encoding='utf-8-sig', errors='ignore') as f:
csv
_write =
csv
.reade
这篇文章主要介绍了
python
3
读取
csv
文件任意行列代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
读取
每一
行
reader =
csv
.reader(f) 此时reader返回的值是
csv
文件中每行的列表，将每行
读取
的值作为列表返回
#
读取
每一
行
filename='D:\\file_information1.
csv
'
import c
通常处理
csv
大文件，需要从文件第一
行
开始遍历，遍历到指定
行
才开始进行相应的处理，如果能直接处理指定行数据以优化处理流程，这样可以提高执行效率。下面将举出常见的知识点提供参考。1、获取
csv
行数#
读取
csv
文件行数
with open("his.
csv
", 'r') as f:
size = len(f.readl
1. 读文件使用 reader（） 函数，接收一个可迭代的对象（比如
csv
文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出
csv
的内容：比如下面的代码可以
读取
csv
的全部内容，以行为单位。import
csv
#
读取
csv
文件
with open("test.
csv
", "r") as f:
reader =
csv
.reader(f)
for row in reader:
print(row
#打开wsx.
csv
文件，为了后面写入做准备
with open("wsx.
csv
", "w", encoding="utf-8", newline='') as w: #newline=''，这个参数的作用是防止生成的
csv
隔一
行
空一
行
，如果没有这个参数，
csv
文件汇总就会隔一
行
空一
行
writer =
csv
.writer(w)
#
读取
出来1
在使用
python
爬虫时或者其他情况，都会用到
csv
存储与
读取
的相关操作，我们在这里就浅谈一下：
CSV
（Comma-Separated Values）逗号分隔符，也就是每条记录中的值与值之间是用分号分隔的。一、读文件方法一:只是使用
csv
这个库import
csv
# 导入
csv
这个库
from itertools import islice # 当不
读取
csv
文件第一
行
时，导入这个包有很棒的效
#
读取
第一
行
(表头)
head_row = pd.read_
csv
('all_consumer_bill_detailed_local_bk.
csv
', encoding='gb18030', nrows=0)
print(head_row)
# 表头
行
转为 list
head_row_list = list(head_row)
#
读取
第一列
# -*- coding=utf-8 -*-
import
csv
#加载
csv
包便于
读取
csv
文件
csv
_file=open('D:/scores.
csv
') #打开
csv
文件
csv
_reader_lines =
csv
.reader(
csv
_file) #逐行
读取
csv
文件
date=[] #创建列表准备接收
csv
各行数据
renshu = 0
for one_lin
with open("datacsv.
csv
", "r", encoding="gbk") as f:
csv
_reader =
csv
.reader(f)
# 获取第一
行
数据
first_data = next(
csv
_reader)
# 取出其他数据
print(first_data[0], first_data[1])
print("=======
1. 基础语句1.1 文件的
读取
如果需要
读取
一
行
数据如下表1所示，那么需要
读取
域名下面的数据，便使用如下代码：with open('A.
csv
','rb') as csvfile:
reader =
csv
.reader(csvfile)
rows = [row for row in reader] 其中每一个row就是一
行
['121.241.244.92', 'known at
Pandas 即
Python
Data Analysis Library，是为了解决数据分析而创建的第三方工具，它不仅提供了丰富的数据模型，而且支持多种文件格式处理，包括
CSV
、HDF5、HTML 等，能够提供高效的大型数据处理。
另外，
csv
模块也同样可以进行
csv
文件读写。import pandas
import csvpandas模块-
读取
CSV
文件import pandas
data =
1.
读取
一
行
数字：public class juZhen {
public static void main(String[] args) {
Scanner cin = new Scanner(System.in);
String[] str = null;
str = cin.nextLine().split(" ");
4 #1.当做普通文件直接
读取
5 with open("123.
csv
","r",encoding="utf-8") as f:
6 print(f.read()) #
读取
所有
7 f.seek(0) #光标移动到最开始位置
8 print(f.readline(
#
Python
从第二
行
读取
CSV
文件
在数据分析和处理中，我们经常需要从
CSV
文件中
读取
数据。
CSV
（Comma-Separated Values）文件是一种常见的文件格式，其中数据以逗号分隔，每一
行
表示一条记录，每一列表示一个字段。
Python
中有多种方法可以
读取
CSV
文件，其中一种常见的方法是使用`
csv
`模块。在本文中，我们将学习如何使用
Python
从第二
行
开始
读取
CSV
文件。
1.第一种方法，使用
csv
库，打开
csv
文件，然后逐行
读取
文件内容import
csv
filename = 'abc.
csv
'
with open(filename) as f:
reader =
csv
.reader(f)
header_row = next(reader)
highs = []
for row in reader:
