CSV 本质上是文本文件,能提供与 Excel 的表格类似的二维数据结构。因为是文本文件,读写都比 Excel 方便容易的多,经常拿来作为数据的中转格式。本文讨论如何快速有效的按列读取 CSV 文件。
站长用Python写了一个可以提取csv任一列的 代码片段
假设"A.csv"文件内容是:
No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95
用 Excel 打开这个 csv, 看起来是这样的:
利用Python自带的 csv 模块 ,有两种方法可以提取其中的一列:
方法一 reader函数
第一种方法使用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
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,可以用下面的代码:
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']
注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号,比如Age在第2列,而不能根据’Age’这个标题查询。所以,这种方法适合读取记录,而不适合按列的方向读取csv文件。这时可以采用第二种方法,即DictReader:
方法二 DictReader
第二种方法是使用DictReader,和reader函数类似,接收一个可迭代的对象,能返回一个生成器,但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内,而这个字典的键则是这个单元格的标题(即列头)。用下面的代码可以看到DictReader的结构:
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'}]
如果我们想用DictReader读取csv的某一列,就可以用列的标题查询:
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']
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标签: PYTHON
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