Python 高级编程：深入解析 CSV 文件读取

在 Python 中，读取 CSV（逗号分隔值）文件是数据处理中的常见任务。以下将介绍一些高级的方法来读取 CSV 文件：

使用 pandas 库读取 CSV 文件

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
print(df)
pandas 是一个强大的数据处理库，read_csv 函数可以方便地读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame 对象，便于进行后续的数据处理和分析。

使用 csv 模块读取 CSV 文件

import csv

with open('file.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)
csv.reader 可以逐行读取 CSV 文件的内容，并将每一行作为一个列表返回。

读取特定列的数据

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
selected_columns = df[['column1', 'column2']]
print(selected_columns)
使用 pandas 可以方便地选择读取 CSV 文件中的特定列。

处理 CSV 文件中的日期列

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['date_column'])
print(df)
通过 parse_dates 参数可以将 CSV 文件中的日期列自动解析为日期类型。

跳过文件的前几行

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', skiprows=2)
print(df)
使用 skiprows 参数可以跳过 CSV 文件的前几行。

处理大型 CSV 文件

当 CSV 文件非常大时，一次性将其全部读入内存可能会导致内存不足的问题。可以使用逐块读取的方式来处理：
import pandas as pd

chunk_size = 1000 # 每次读取的行数
for chunk in pd.read_csv('file.csv', chunksize=chunk_size):
# 在这里对每一块数据进行处理
print(chunk)

本文部分转自：https://www.wodianping.com/app/2024-10/48782.html