python读取csv第一行

Ⅰ 如何用python读取csv文件

先按行读取文件，再用split()方法分解出各数据。如：

#csv_file
f=open('c:/python27/abc.txt','r')
lines=f.readlines()
print(lines)
f.close()
list1=[]
forlineinlines:
	foriinline.split(','):
		list1.append(int(i))
print(list1)

Ⅱ 我是一名python新手，想按照如图所示读取csv文件到字典，第一列是电影名，第一行是用户名

#打开数据文件
infile = open("data.csv", 'r')

names = infile.readline()
names = names.rstrip().split(',')
del names[0] #删除第一行0列空字符

myset = {}
for name in names:
myset[name] = {}

for line in infile:
line = line.rstrip().split(',')
movieKey = line[0]
for i in range(len(names)):
myset[names[i]][movieKey] = line[i+1]

Ⅲ 怎么样Python从csv文件中读出并将第一红框中的数据保存为数组，第二红框中如果为是则为1，否则为0

可以：
申明一个类给学生使用，
每一行数据代表的是一个类的实例对象，
然后吧数据都放入数组中，方便后续的处理

Ⅳ csv文件怎么打开 使用Python读取和写入CSV文件

csv文件本质上是一个文本文件，具体的读取和写入方法有两种：
直接对csv文件进行文件读写操作，每一行是一条记录，按行读取即可，简单代码如下：
with open("XXX.csv","wr") as f:
f.readline()
f.write()
2.使用第三方库中的csv文件读写函数（本质上还是使用python的文件读写方法），如科学计算包pandas包中就有read_csv() to_csv()等函数，其他的一些第三方包里也有，可以自行查询。
两种方法各有优劣，第一种方法的优点就是可控性强，但是代码相对较多，对于python2编码处理很麻烦；第二种方法的优点是代码量小，调用方便，处理编码问题相对容易（在函数中加一个encoding参数即可），但是代码内部比较复杂，可控性较差

Ⅳ python读取csv文件的某一行

1.全部读到成列表然后选取行（容易超时，乱码等问题）
2.利用迭代工具，代码如下：
from itertools import islice
with open('data.tsv', 'r') as f:
for line in islice(f, 1, None):
# process data
f.close()
修改islice函数中第2个参数n即可，表示读到f文件对象的第n行

Ⅵ Python如何读取csv文件某一列的每一行数据，并判断该数值是否满足条件

读取csv文件，用的是csv.reader()这个方法。返回结果是一个_csv.reader的对象，我们可以对这个对象进行遍历，输出每一行，某一行，或某一列。代码如下：

Ⅶ python中怎么读取csv文件

Python读取CSV文件方法如下：
如下是一个CVS文件
使用Python打开CSV可以直接使用open函数打开，然后使用reader函数读取内容，实现代码如下：
运行结果如下：
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Ⅷ python 怎么读csv文件

CSV文件本质上就是文本文件，只不过每行的数据用逗号分隔。

所以你当成文本文件打开一行一行的读然后拆分就可以了。

data=[]
withopen(r'd:	empdemo.csv','r')ascsv_file:
forlineincsv_file:
data.append(line.strip().split(','))
print(data)

#另外Python标准库里有个CSV模块可以用。
importcsv
withopen(file_path,'rb')ascsv_file:
data=list(csv.reader(csv_file))[1:]#去掉首行的列名

还有就是可以用Pandas这个库，dataframe有导入csv功能。

Ⅸ 怎么用python读取csv数据

csv是我接触的比较早的一种文件，比较好的是这种文件既能够以电子表格的形式查看又能够以文本的形式查看。最早接触是在别人的Perl脚本中，或许是为了充分利用Perl的文本处理能力。不过，日常的生活工作中我用到的比较多的倒还是电子表格。

创建一个电子表格如下：

使用Mac中Numbers功能将其导出为csv文件，使用文本查看文件内容如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

index,name,comment,,,,

1,name_01,coment_01,,,,

2,name_02,coment_02,,,,

3,name_03,coment_03,,,,

4,name_04,coment_04,,,,

5,name_05,coment_05,,,,

6,name_06,coment_06,,,,

7,name_07,coment_07,,,,

8,name_08,coment_08,,,,

9,name_09,coment_09,,,,

10,name_10,coment_10,,,,

11,name_11,coment_11,,,,

12,name_12,coment_12,,,,

13,name_13,coment_13,,,,

14,name_14,coment_14,,,,

15,name_15,coment_15,,,,

16,name_16,coment_16,,,,

17,name_17,coment_17,,,,

18,name_18,coment_18,,,,

19,name_19,coment_19,,,,

20,name_20,coment_20,,,,

21,name_21,coment_21,,,,

换用pandas尝试数据文件读取如下：

In [1]:importpandasaspd

In [2]:ls

data.csv data.numbers

In [3]:data = pd.read_csv('data.csv')

In [4]:data

Out[4]:

index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6

0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN

1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN

2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN

3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN

4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN

5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN

6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN

7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN

8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN

9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN

10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN

11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN

12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN

13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN

14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN

15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN

16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN

17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN

18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN

19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN

20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN

查看读取出来的结果，看的出结果被处理成了pandas的DataFrame格式。

In [6]: type(data)

Out[6]:pandas.core.frame.DataFrame

Ⅹ python中读取csv文件

python中读取csv方法有3种：
第一种，普通方法读取（open函数打开，然后使用for循环读取内容）；
第二种，使用用CSV标准库读取；
第三种，用pandas模块读取。