在Python中把 CSV 文件读成一个列表

在Python中,要把CSV文件读成一个列表,可以使用csv模块。

csv模块提供了一种方便的方法读取和写入csv文件。以下是读取csv文件的一般步骤:

  1. 导入csv模块和文件对象
import csv

with open('file_name.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
  1. 遍历csv_reader对象中的行:
import csv

with open('file_name.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)

    for row in csv_reader:
        # 处理行,把每行数据加到列表中
  1. 把行中的数据加到列表中:
import csv

data_list = []

with open('file_name.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)

    for row in csv_reader:
        data_list.append(row)

完整的代码示例:

import csv

data_list = []

with open('file_name.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)

    for row in csv_reader:
        data_list.append(row)

print(data_list)

运行后可以得到一个包含csv文件中所有行数据的列表。

注意:读取csv文件时,要注意csv文件中的分隔符,不同的csv文件可能使用的分隔符不同,可以在csv.reader()函数中指定分隔符。如果csv文件中的分隔符是逗号,则可以直接使用默认分隔符,不需要指定。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:在Python中把 CSV 文件读成一个列表 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • Python Pandas – 检查区间是否在左侧和右侧打开

    Python Pandas – 检查区间是否在左侧和右侧打开 介绍 在数据处理中,经常需要检查区间是否在左侧或右侧打开。本文介绍如何使用 Python Pandas 库中的 IntervalIndex 类实现区间检查,并且解释什么是左开右闭区间和左闭右开区间。 区间的表示方式 在 Pandas 中,我们可以使用两种方式来表示区间: 用元组表示区间 例如,(0…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python 使用Iris数据集的Pandas基础知识

    Iris数据集是一个常用的用于机器学习的数据集,其中包含了鸢尾花的数据,包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度以及花的种类等信息。在Python中,我们可以使用Pandas对Iris数据集进行处理和分析。 加载数据 首先,我们需要使用Pandas中的read_csv()函数加载数据。Iris数据集的文件路径为 https://archive.ics.uc…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 使用Pandas将字符串中缺少的空白处替换为出现频率最低的字符

    首先,我们需要导入Pandas库: import pandas as pd 接着,我们要创建一个包含字符串的DataFrame: df = pd.DataFrame({‘string’: [‘ab cdefghij’, ‘klmn opqrs’, ‘tuvw xyzz’]}) 现在我们有一个包含三个字符串的DataFrame。 下一步,我们要找出出现频率最低…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 使用Python转换电子表格中的任何日期

    要使用Python将电子表格中的日期进行转换,首先需要确定日期的格式。常见的日期格式包括”YYYY-MM-DD”、”MM/DD/YYYY”、”DD/MM/YYYY”等。在确定了日期格式后,可以使用Python内置的datetime模块来对日期进行转换。 下面是一个示例代码,演示如何将日期从”YYYY-MM-DD”格式转换为”MM/DD/YYYY”格式: im…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Pandas中的聚类抽样

    Pandas中的聚类抽样是一种高效的数据抽样方法,它可以基于数据的相似性,将数据分成若干个聚类,并从每个聚类中随机选择一个样本作为抽样结果。下面我将详细讲解Pandas中的聚类抽样的具体步骤和使用方法。 首先,我们需要导入Pandas库和sklearn库。 import pandas as pd from sklearn.cluster import KMe…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中计算指数型移动平均线

    指数型移动平均线(Exponential Moving Average, EMA)是一种重要的技术分析指标,它对价格的变动更为敏感,可以更快地反映最新价格的变动情况。在Python中计算指数型移动平均线也非常简单,下面我会给您介绍具体步骤。 首先需要引入numpy和pandas两个库,它们是Python数据分析中常用的工具。 import numpy as …

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中计算滚动相关度

    要计算两个网页的滚动相关度,可以考虑使用selenium模块来模拟滚动网页的过程,以及使用BeautifulSoup模块来提取网页信息。 首先,需要通过selenium加载两个网页,并且使用相同的滚动方式对它们进行滚动,具体代码如下: from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中用滚动平均法制作时间序列图

    要在Python中使用滚动平均法制作时间序列图,需要使用一些Python的包和库,包括pandas、numpy、matplotlib等。大致的步骤如下: 导入必要的包和库。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 构造时间序列数据。 date_rng = p…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部