如何从本地文件中读取 csv - Python

CSV（逗号分隔值）是一种广泛使用的数据格式。它非常适合用于处理数据集，如批量数据导入和导出。在 Python 中，我们可以使用内置的 CSV 模块来读取、写入和操作 CSV 文件。

本文将介绍如何在 Python 中从本地文件中读取 CSV 文件。在读取 CSV 文件的过程中，我们会逐步讲解一些重要的概念和函数，以帮助你更好地理解 CSV 文件的结构和操作方法。

读取 CSV 文件

首先，我们需要导入 Python 内置的 csv 模块。csv 模块提供了一系列函数用于读取和写入 CSV 文件。下面是一个简单的示例：

import csv

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    for row in csvreader:
        print(row)

在这个例子中，我们使用 Python 中的 open 函数打开一个 CSV 文件，并将其作为输入传递给 csv.reader 函数。我们使用 with 语句处理文件的打开和关闭，并使用 for 循环逐行读取 CSV 文件中的数据。

如果你运行上面的代码，你会发现输出是一个嵌套的列表，其中每个列表子项是 CSV 文件中的一行数据。

请注意，csv.reader 函数默认使用逗号作为分隔符。如果你的 CSV 文件使用不同的分隔符，比如制表符或分号，你需要明确告诉 csv.reader 函数。下面是一个使用制表符作为分隔符的示例：

import csv

with open('file.tsv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter='\t')
    for row in csvreader:
        print(row)

在这里，我们通过将 delimiter 参数设置为 '\t' 来指定制表符作为分隔符。

跳过表头

通常情况下，CSV 文件的第一行是表头，包含了每一列的名称。在某些情况下，我们可能需要跳过表头并从第二行开始处理数据，比如在每列数据类型不同的情况下。

为了跳过表头，我们可以在循环读取 CSV 文件之前先调用 csvreader 对象的 __next__ 方法（Python 2.x 中为 next），即：

import csv

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    next(csvreader)  # 跳过表头
    for row in csvreader:
        print(row)

在这个例子中，我们使用 next 方法跳过了第一行表头。

指定列名

除了通过 __next__ 方法跳过表头之外，我们还可以使用 csv.DictReader 类来指定列名。csv.DictReader 类返回一个字典对象，其中键为列名，值为该列在当前行的值。

import csv

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in csvreader:
        print(row)

在这个例子中，我们将 csv.DictReader 类作为 csv.reader 的替代品使用。输出的结果是一组字典，其中每个字典包含了 CSV 文件中每行数据的列名和值。

处理数据类型

在读取 CSV 文件时，我们有时需要将某些列的数据转换为特定的数据类型。例如，将字符串转换为整数或日期时间格式。

为了实现这一点，我们将使用 Python 自带的 int 函数和 datetime 模块。下面是一个计算整数列总和的示例：

import csv

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.DictReader(csvfile)
    total = 0
    for row in csvreader:
        total += int(row['column_name'])
    print(total)

在这个例子中，我们使用 Python 的 int 函数将 column_name 列中的每个值转换为整数，并累加到 total 变量中。

下面是一个将日期字符串转换为日期时间对象的示例：

import csv
from datetime import datetime

with open('file.csv', 'r') as csvfile:
    csvreader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in csvreader:
        date = datetime.strptime(row['date_column'], '%Y-%m-%d')
        print(date)

在这里，我们使用 Python 的 datetime.strptime 函数将 date_column 列中的日期字符串转换为日期时间对象。

结论

在 Python 中读取 CSV 文件非常简单。我们只需要使用内置的 csv 模块，打开 CSV 文件并调用适当的函数。在读取 CSV 文件时，我们还可以跳过表头、指定列名和处理不同的数据类型。希望这篇文章能够帮助你更好地理解如何读取和处理 CSV 文件！