python讀入csv存入列表,python讀入csv數據

本文目錄一覽：

• 1、python如何讀取csv某列XX行數據保存為列表？
• 2、python 怎麼把csv中的數據寫入列表？
• 3、python 讀取CSV 文件
• 4、Python csv模塊（讀寫文件）
• 5、python讀取csv文件中的多列數據為列表

python如何讀取csv某列XX行數據保存為列表？

list1 = df[[df.columns[2],df.columns[0]]]

list2 = df[[df.columns[2],df.columns[1]]]

python 怎麼把csv中的數據寫入列表？

使用pandas讀取的方法是

pandas.to_csv()

得到的結果是dataframe格式，再用numpy庫轉一下

具體代碼:

import pandas as pd

import numpy as np

file_content = pd.to_csv(r’C:\新建文件夾\result123.csv’)

row = np.array(file_content)

lx = row.tolist()

python 讀取CSV 文件

讀取一個CSV 文件

最全的

一個簡化版本

filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)

可以是URL，可用URL類型包括：http, ftp, s3和文件。對於多文件正在準備中

本地文件讀取實例：://localhost/path/to/table.csv

**sep **: str, default ‘,’

指定分隔符。如果不指定參數，則會嘗試使用逗號分隔。分隔符長於一個字符並且不是‘\s+’,將使用python的語法分析器。並且忽略數據中的逗號。正則表達式例子：’\r\t’

**delimiter **: str, default None

定界符，備選分隔符（如果指定該參數，則sep參數失效）

delim_whitespace : boolean, default False.

指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作為分隔符使用，等效於設定sep=’\s+’。如果這個參數設定為Ture那麼delimiter 參數失效。

在新版本0.18.1支持

header : int or list of ints, default ‘infer’

指定行數用來作為列名，數據開始行數。如果文件中沒有列名，則默認為0，否則設置為None。如果明確設定header=0 就會替換掉原來存在列名。header參數可以是一個list例如：[0,1,3]，這個list表示將文件中的這些行作為列標題（意味着每一列有多個標題），介於中間的行將被忽略掉。

注意：如果skip_blank_lines=True 那麼header參數忽略注釋行和空行，所以header=0表示第一行數據而不是文件的第一行。

**names **: array-like, default None

用於結果的列名列表，如果數據文件中沒有列標題行，就需要執行header=None。默認列表中不能出現重複，除非設定參數mangle_dupe_cols=True。

index_col : int or sequence or False, default None

用作行索引的列編號或者列名，如果給定一個序列則有多個行索引。

如果文件不規則，行尾有分隔符，則可以設定index_col=False 來是的pandas不適用第一列作為行索引。

usecols : array-like, default None

返回一個數據子集，該列表中的值必須可以對應到文件中的位置（數字可以對應到指定的列）或者是字符傳為文件中的列名。例如：usecols有效參數可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用這個參數可以加快加載速度並降低內存消耗。

as_recarray : boolean, default False

不贊成使用：該參數會在未來版本移除。請使用pd.read_csv(…).to_records()替代。

返回一個Numpy的recarray來替代DataFrame。如果該參數設定為True。將會優先squeeze參數使用。並且行索引將不再可用，索引列也將被忽略。

**squeeze **: boolean, default False

如果文件值包含一列，則返回一個Series

**prefix **: str, default None

在沒有列標題時，給列添加前綴。例如：添加‘X’ 成為 X0, X1, …

**mangle_dupe_cols **: boolean, default True

重複的列，將‘X’…’X’表示為‘X.0’…’X.N’。如果設定為false則會將所有重名列覆蓋。

dtype : Type name or dict of column – type, default None

每列數據的數據類型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

**engine **: {‘c’, ‘python’}, optional

Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.

使用的分析引擎。可以選擇C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完備。

converters : dict, default None

列轉換函數的字典。key可以是列名或者列的序號。

true_values : list, default None

Values to consider as True

false_values : list, default None

Values to consider as False

**skipinitialspace **: boolean, default False

忽略分隔符後的空白（默認為False，即不忽略）.

skiprows : list-like or integer, default None

需要忽略的行數（從文件開始處算起），或需要跳過的行號列表（從0開始）。

skipfooter : int, default 0

從文件尾部開始忽略。 (c引擎不支持)

skip_footer : int, default 0

不推薦使用：建議使用skipfooter ，功能一樣。

nrows : int, default None

需要讀取的行數（從文件頭開始算起）。

na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None

一組用於替換NA/NaN的值。如果傳參，需要制定特定列的空值。默認為‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

**keep_default_na **: bool, default True

如果指定na_values參數，並且keep_default_na=False，那麼默認的NaN將被覆蓋，否則添加。

**na_filter **: boolean, default True

是否檢查丟失值（空字符串或者是空值）。對於大文件來說數據集中沒有空值，設定na_filter=False可以提升讀取速度。

verbose : boolean, default False

是否打印各種解析器的輸出信息，例如：“非數值列中缺失值的數量”等。

skip_blank_lines : boolean, default True

如果為True，則跳過空行；否則記為NaN。

**parse_dates **: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

infer_datetime_format : boolean, default False

如果設定為True並且parse_dates 可用，那麼pandas將嘗試轉換為日期類型，如果可以轉換，轉換方法並解析。在某些情況下會快5~10倍。

**keep_date_col **: boolean, default False

如果連接多列解析日期，則保持參與連接的列。默認為False。

date_parser : function, default None

用於解析日期的函數，默認使用dateutil.parser.parser來做轉換。Pandas嘗試使用三種不同的方式解析，如果遇到問題則使用下一種方式。

1.使用一個或者多個arrays（由parse_dates指定）作為參數；

2.連接指定多列字符串作為一個列作為參數；

3.每行調用一次date_parser函數來解析一個或者多個字符串（由parse_dates指定）作為參數。

**dayfirst **: boolean, default False

DD/MM格式的日期類型

**iterator **: boolean, default False

返回一個TextFileReader 對象，以便逐塊處理文件。

chunksize : int, default None

文件塊的大小， See IO Tools docs for more information on iterator and chunksize.

compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’

直接使用磁盤上的壓縮文件。如果使用infer參數，則使用 gzip, bz2, zip或者解壓文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’這些為後綴的文件，否則不解壓。如果使用zip，那麼ZIP包中國必須只包含一個文件。設置為None則不解壓。

新版本0.18.1版本支持zip和xz解壓

thousands : str, default None

千分位分割符，如“，”或者“.”

decimal : str, default ‘.’

字符中的小數點 (例如：歐洲數據使用’，‘).

float_precision : string, default None

Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.

指定

**lineterminator **: str (length 1), default None

行分割符，只在C解析器下使用。

**quotechar **: str (length 1), optional

引號，用作標識開始和解釋的字符，引號內的分割符將被忽略。

quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0

控制csv中的引號常量。可選 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)

doublequote : boolean, default True

雙引號，當單引號已經被定義，並且quoting 參數不是QUOTE_NONE的時候，使用雙引號表示引號內的元素作為一個元素使用。

escapechar : str (length 1), default None

當quoting 為QUOTE_NONE時，指定一個字符使的不受分隔符限值。

comment : str, default None

標識着多餘的行不被解析。如果該字符出現在行首，這一行將被全部忽略。這個參數只能是一個字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注釋行被header和skiprows忽略一樣。例如如果指定comment=’#’ 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那麼返回結果將是以’a,b,c’作為header。

encoding : str, default None

指定字符集類型，通常指定為’utf-8′. List of Python standard encodings

dialect : str or csv.Dialect instance, default None

如果沒有指定特定的語言，如果sep大於一個字符則忽略。具體查看csv.Dialect 文檔

tupleize_cols : boolean, default False

Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)

error_bad_lines : boolean, default True

如果一行包含太多的列，那麼默認不會返回DataFrame ，如果設置成false，那麼會將改行剔除（只能在C解析器下使用）。

warn_bad_lines : boolean, default True

如果error_bad_lines =False，並且warn_bad_lines =True 那麼所有的“bad lines”將會被輸出（只能在C解析器下使用）。

**low_memory **: boolean, default True

分塊加載到內存，再低內存消耗中解析。但是可能出現類型混淆。確保類型不被混淆需要設置為False。或者使用dtype 參數指定類型。注意使用chunksize 或者iterator 參數分塊讀入會將整個文件讀入到一個Dataframe，而忽略類型（只能在C解析器中有效）

**buffer_lines **: int, default None

不推薦使用，這個參數將會在未來版本移除，因為他的值在解析器中不推薦使用

compact_ints : boolean, default False

不推薦使用，這個參數將會在未來版本移除

如果設置compact_ints=True ，那麼任何有整數類型構成的列將被按照最小的整數類型存儲，是否有符號將取決於use_unsigned 參數

use_unsigned : boolean, default False

不推薦使用：這個參數將會在未來版本移除

如果整數列被壓縮(i.e. compact_ints=True)，指定被壓縮的列是有符號還是無符號的。

memory_map : boolean, default False

如果使用的文件在內存內，那麼直接map文件使用。使用這種方式可以避免文件再次進行IO操作。

ref：

Python csv模塊（讀寫文件）

CSV文件又稱為逗號分隔值文件，是一種通用的、相對簡單的文件格式，用以存儲表格數據，包括數字或者字符。CSV是電子表格和數據庫中最常見的輸入、輸出文件格式。

通過爬蟲將數據抓取的下來，然後把數據保存在文件，或者數據庫中，這個過程稱為數據的持久化存儲。本節介紹Python內置模塊CSV的讀寫操作。

1)csv.writer()

csv模塊中的writer類可用於讀寫序列化的數據，其語法格式如下：

參數說明：

csvfile：必須是支持迭代(Iterator)的對象，可以是文件(file)對象或者列表(list)對象。

dialect：編碼風格，默認為excel的風格，也就是使用逗號,分隔。

fmtparam：格式化參數，用來覆蓋之前dialect對象指定的編碼風格。

如果想同時寫入多行數據，需要使用writerrows()方法，代碼如下所示：

aggs.csv文件內容：

2)csv.DictWriter()

當然也可使用DictWriter類以字典的形式讀寫數據，使用示例如下：

name.csv文件內容，如下所示：

1)csv,reader()

csv模塊中的reader類和DictReader類用於讀取文件中的數據，其中reader()語法格式如下：

2)csv.DictReader()

應用示例如下：

輸出結果：

開課吧廣場-人才學習交流平台

python讀取csv文件中的多列數據為列表

import csv

reader = csv.reader(file(‘name.csv’, ‘rb’))

for line in reader:

    print line

#這個reader 讀出來就是一個列表