Python读取CSV文件技巧详解

在数据处理领域，CSV文件因其简洁和通用性成为了一种非常流行的数据交换格式。Python，作为一种强大的编程语言，提供了多种读取CSV文件的方法。本文将详细介绍如何使用Python读取CSV文件，包括使用pandas库和csv库，以及如何读取特定列和行的数据。此外，我们还将探讨CSV文件的写入技巧。

CSV文件概述

CSV（Comma-Separated Values）文件是一种纯文本形式的表格数据（一种数据库），其以逗号分隔值。CSV文件中的每一行是一个数据记录，每个记录由一个或多个字段组成，字段之间用逗号分隔。CSV文件格式因其简单和易于解析而被广泛使用。Python中处理CSV文件的常用库包括csv和pandas。

使用pandas库读取CSV

pandas读取CSV基础

pandas是一个强大的Python数据分析工具库，提供了read_csv函数用于读取CSV文件。该函数将CSV文件加载为DataFrame对象，DataFrame是pandas中用于存储和操作结构化数据的一个类。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('../data_pro/audito_whole.csv')
print(df)

pandas读取CSV高级技巧

pandas提供了多种参数来处理不同的CSV文件读取需求，例如指定列分隔符、处理缺失值等。此外，pandas还支持直接读取ZIP文件中的CSV文件，这在处理大型数据集时非常有用。

使用csv库读取CSV

csv.reader基础

Python标准库中的csv模块提供了读取CSV文件的功能。csv.reader是最基本的读取器，它将CSV文件的每一行读取为一个列表。

import csv

with open('../data_pro/audito_whole.csv', encoding='utf-8-sig') as f:
    csv_reader = csv.reader(f)
    for row in csv_reader:
        print(row)

csv.DictReader和csv.DictWriter

csv.DictReader将CSV文件的每一行读取为一个字典，其中列名作为键，字段值作为值。这对于需要通过列名访问数据的情况非常有用。

import csv

with open('../data_pro/audito_whole.csv', encoding='utf-8-sig') as f:
    for row in csv.DictReader(f, skipinitialspace=True):
        print(row)

读取CSV文件特定列和行

读取特定列

在处理CSV文件时，我们经常只需要读取特定的列。使用pandas时，可以直接通过列名选择需要的列，或者使用列索引。

import pandas as pd

path = 'data.csv'
data = pd.read_csv(path)
x = data'column1', 'column2'
print(x)

读取特定行

读取特定行的数据也是一个常见的需求。可以通过DataFrame的索引来实现，或者使用csv模块的迭代器跳过不需要的行。

import csv

csv_reader = csv.reader(open(