在python里面，讀取或寫入csv文件時，首先要import csv這個庫，然后利用這個庫提供的方法進行對文件的讀寫。

典型的數據集stocks.csv：

一個股票的數據集，其實就是常見的表格數據。有股票代碼，價格，日期，時間，價格變動和成交量。這個數據集其實就是一個表格數據，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，也就是表格數據的頭
• 接著利用for循環，一行一行打印row的內容，也就是表格數據的身體

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數據。

• 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；
• 然后循環來構造這個Row的數據，把我們表格里面的每一行的數據都喂成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里面的數據，就想訪問類數據一樣，比如row_info.price

第三招：用tuple類型轉換

如果我們對csv數據每一行的類型都非常清楚的話，嘿嘿可以用一個設定好的數據格式轉換頭來對數據進行轉換。

操作的步驟其實跟上面差不多，就是對數據結果的清洗處理稍微不一樣。這里非常巧妙的zip來構造一個嵌套的數據列表，然后用convert(data)把csv文件里面每一行的數據進行類型轉換，這招真的不錯！
看一下結果：

第四招：用DictReader

上面用的nametuple其實也是一個數據的映射，有沒有什么方法可以直接把csv 的內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模塊直接內置了DictReader()，按照字典的方法進行讀取，然后生成一個有序的字典，看一下結果：

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

第五招：用字典轉換

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

原來的數據價格Price和成交量，我希望最后讀取生成的是一個浮點型數據和整形的數據，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換器field_types;
• 然后循環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Python讀取CSV文件內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_40907977/article/details/108054088