站長(zhǎng)用Python寫(xiě)了一個(gè)可以提取csv任一列的代碼，歡迎使用。

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csv是Comma-Separated Values的縮寫(xiě)，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一樣提取其中的一行，也就是一條記錄，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']]

要提取其中第二行，可以用下面的代碼：

import csv

with open('A.csv','rb') as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile)

for i,rows in enumerate(reader):

if i == 2:

row = rows

print row得到：

['2', 'Ben', '13', '97']這種方法是通用的方法，要事先知道行號(hào)，比如Ben的記錄在第2行，而不能根據(jù)'Ben'這個(gè)名字查詢(xún)。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(lèi)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)

rows = [row for row in reader]

print rows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(xún)：

import csv

with open('A.csv','rb') as csvfile:

reader = csv.DictReader(csvfile)

for row in reader:

if row['Name']=='Ben':

print row就得到：

{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'}可見(jiàn)，DictReader很適合讀取csv的的行（記錄）。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python读取csv某些行_【Python】Python 读取csv的某行或某列数据的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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