脚本之家,脚本语言编程技术及教程分享平台!
分类导航

Python|VBS|Ruby|Lua|perl|VBA|Golang|PowerShell|Erlang|autoit|Dos|bat|

服务器之家 - 脚本之家 - Python - 使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例

使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例

2021-01-27 00:12AllyLi0022 Python

下面小编就为大家分享一篇使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用。Github链接

csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格:

使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例

就可以存储为csv文件,文件内容是:

?
1
2
3
4
5
No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95

假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Python自带的csv模块有两种方法可以实现:

第一种方法使用reader函数,接收一个可迭代的对象(比如csv文件),能返回一个生成器,就可以从其中解析出csv的内容:比如下面的代码可以读取csv的全部内容,以行为单位:

?
1
2
3
4
5
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.reader(csvfile)
 rows= [row for row in reader]
print rows

得到:

?
1
2
3
4
5
[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
['1', 'Apple', '12', '98'],
['2', 'Ben', '13', '97'],
['3', 'Celia', '14', '96'],
['4', 'Dave', '15', '95']]

要提取其中某一列,可以用下面的代码:

?
1
2
3
4
5
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.reader(csvfile)
 column = [row[2] for row in reader]
print column

得到:

?
1
['Age', '12', '13', '14', '15']

注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号,比如Age在第2列,而不能根据'Age'这个标题查询。这时可以采用第二种方法:

第二种方法是使用DictReader,和reader函数类似,接收一个可迭代的对象,能返回一个生成器,但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内,而这个字典的键则是这个单元格的标题(即列头)。用下面的代码可以看到DictReader的结构:

?
1
2
3
4
5
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 column = [row for row in reader]
print column

得到:

?
1
2
3
4
[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},
{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},
{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]

如果我们想用DictReader读取csv的某一列,就可以用列的标题查询:

?
1
2
3
4
5
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 column = [row['Age'] for row in reader]
print column

就得到:

?
1
['12', '13', '14', '15']

以上这篇使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/Allyli0022/article/details/79125672

延伸 · 阅读

精彩推荐