参考此贴:csv格式文件之csv.DictReader()方法_booze-J的博客-CSDN博客_csv.dictreader
官方帮助:csv — CSV File Reading and Writing — Python 3.10.6 documentation
csv文件中的数据如下
no,address,age 1,111,12 2,111,13 3,111,14 4,111,15 5,111,16 6,111,17 7,111,18 8,111,19 9,111,20 10,111,21 11,111,22 12,111,23
1、首先引入csv包
2、使用with打开csv文件(可以自动关闭,不用close)
3、使用fieldnames来读取相应列,否则的话是所有列都读取,当然还可以使用lrestval='others'
用来指定键对应值为空时的默认值,并且要注意restval也只能传入一个值,不能传入列表,元组数据类型
4、使用next方法移动指针到第二行(第一行为表头)
5、使用循环读取一行,并使用关键词来获得相应的值,如果你Print(line)的话就会发现每行其实是一个字典的形式
{'no': '1', 'address': '111', 'age': '12'} 1 111 12 {'no': '2', 'address': '111', 'age': '13'} 2 111 13 {'no': '3', 'address': '111', 'age': '14'} 3 111 14 {'no': '4', 'address': '111', 'age': '15'} 4 111 15 {'no': '5', 'address': '111', 'age': '16'} 5 111 16 {'no': '6', 'address': '111', 'age': '17'} 6 111 17 {'no': '7', 'address': '111', 'age': '18'} 7 111 18 {'no': '8', 'address': '111', 'age': '19'} 8 111 19 {'no': '9', 'address': '111', 'age': '20'} 9 111 20 {'no': '10', 'address': '111', 'age': '21'} 10 111 21 {'no': '11', 'address': '111', 'age': '22'} 11 111 22 {'no': '12', 'address': '111', 'age': '23'} 12 111 23
具体代码如下
import csv import numpy as np with open('./test.csv') as csv_file: csv_reader = csv.DictReader(csv_file, fieldnames=['no', 'address', 'age']) row = next(csv_reader) for line in csv_reader: # print(line) print(line['no'], line['address'], line['age'])
标签:读取,no,python,age,111,address,line,csv From: https://www.cnblogs.com/dogingate/p/16632299.html