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Python讀取CSV數(shù)據(jù)的實(shí)用技巧分享

python 中讀取 csv 數(shù)據(jù)的方法分兩種:內(nèi)置 csv 模塊,適用于小型 csv 文件,按行迭代數(shù)據(jù);pandas 庫(kù),提供 read_csv() 函數(shù),可輕松將 csv 數(shù)據(jù)加載到 dataframe 中進(jìn)行處理。

Python讀取CSV數(shù)據(jù)的實(shí)用技巧分享

Python 讀取 CSV 數(shù)據(jù)的實(shí)用技巧分享

在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中,我們經(jīng)常需要從 CSV(逗號(hào)分隔值)文件中讀取數(shù)據(jù)。Python 提供了幾個(gè)用于此目的的內(nèi)置函數(shù)和庫(kù)。本教程將探討 Python 讀取 CSV 數(shù)據(jù)的不同方法,并提供實(shí)戰(zhàn)案例。

內(nèi)置函數(shù)

對(duì)于小型 CSV 文件,我們可以使用內(nèi)置的 csv 模塊。它提供了一個(gè) [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader) 函數(shù),用于按行迭代 CSV 數(shù)據(jù)。

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        # 處理每一行數(shù)據(jù)
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Pandas 庫(kù)

Pandas 是用于數(shù)據(jù)分析和操作的流行庫(kù)。它提供了一個(gè) [read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) 函數(shù),可以輕松地將 CSV 數(shù)據(jù)加載到 DataFrame 中。DataFrame 是一種類(lèi)似于表格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),易于處理和操作。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
# 訪問(wèn) DataFrame 中的數(shù)據(jù)
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實(shí)戰(zhàn)案例

考慮一個(gè)名為 data.csv 的 CSV 文件,其中包含以下數(shù)據(jù):

name,age
John,25
Jane,30
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使用內(nèi)置函數(shù)讀取數(shù)據(jù):

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)
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輸出:

['name', 'age']
['John', '25']
['Jane', '30']
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使用 Pandas 庫(kù)讀取數(shù)據(jù):

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
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輸出:

   name  age
0  John   25
1  Jane   30
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結(jié)語(yǔ)

通過(guò)使用內(nèi)置功能或 Pandas 庫(kù),我們可以輕松地從 CSV 文件中讀取數(shù)據(jù)。這些技術(shù)在處理小型和大型 CSV 文件時(shí)都非常有用。選擇方法取決于特定數(shù)據(jù)集的大小和復(fù)雜性。

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