讀取CSV文件在Python中常用pandas庫或csv模塊實現(xiàn)。 1. 使用pandas通過pd.read_csv()讀取，返回DataFrame，支持指定sep、header、index_col、encoding、na_values等參數(shù)，適合數(shù)據(jù)分析；2. 使用csv模塊通過csv.reader或csv.DictReader逐行讀取，前者返回列表，後者返回字典，適用於輕量級或無第三方庫依賴的場景；3. 常見問題處理：使用完整路徑避免路徑錯誤，設置encoding='gbk'或'utf-8'解決中文亂碼，skiprows參數(shù)跳過特定行。推薦日常分析使用pandas，腳本處理可選csv模塊，操作完整且靈活。
讀取CSV 文件是Python 中非常常見的操作，通常使用pandas庫來完成，也可以使用標準庫中的csv模塊。下面給出幾個實用的示例，適合不同場景。
1. 使用pandas 讀取CSV（推薦）
import pandas as pd # 讀取CSV 文件df = pd.read_csv('data.csv') # 顯示前幾行數(shù)據(jù)print(df.head())
說明：
-
pd.read_csv()是最常用的方法。 - 支持自動解析列名、處理缺失值、指定數(shù)據(jù)類型等。
- 返回一個DataFrame，方便後續(xù)數(shù)據(jù)分析。
常見參數(shù)：
-
sep=','：指定分隔符（默認是逗號）。 -
header=0：使用第一行作為列名。 -
index_col=None：不指定索引列，也可設某列為索引。 -
encoding='utf-8'：指定編碼，處理中文時常用。 -
na_values=['N/A', '']：自定義缺失值標識。
例子：
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8', na_values='NULL')
2. 使用csv 模塊讀?。藴蕩欤?/h3>
如果你不想依賴第三方庫，可以用Python 內置的csv模塊。
import csv
with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row) # 每行是一個列表如果CSV 有表頭，可以使用DictReader：
import csv
with open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
print(row) # 每行是一個字典，鍵為列名3. 處理常見問題
文件路徑錯誤？
確保文件在當前工作目錄，或使用完整路徑：df = pd.read_csv(r'C:\path\to\your\data.csv')
中文亂碼？
嘗試不同編碼：pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') # 常用於中文Windows 系統(tǒng)
跳過某些行？
pd.read_csv('data.csv', skiprows=1) # 跳過第一行
基本上就這些常用方法。日常分析推薦用
pandas，簡單高效；腳本或輕量場景可用csv模塊。以上是Python讀取CSV文件示例的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
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