Python读取CSV文件的方法和技巧

使用CSV模块或Pandas从CSV文件中读取数据，CSV模块提供基本接口，而Pandas提供更高级的功能。技巧包括：使用Sniffer确定分隔符，指定分隔符，处理缺失值，按块读取。实战案例：读取气温数据并绘制图表，展示Python处理CSV文件的强大功能。

Python读取CSV文件的方法和技巧

概述

CSV（逗号分隔值）文件是一种结构化的文本文件，其中数据按行组织，每行由逗号分隔的字段组成。在Python中，有几种方法可以读取CSV文件。

使用CSV模块

CSV模块提供一个用于读取和写入CSV文件的便捷接口。以下是使用csv模块从CSV文件读取数据的简单示例：

import csv

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

使用Pandas

Pandas是一个用于数据操作和分析的强大库。它提供了更高级的CSV文件处理功能，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())  # 显示数据的前五行

实战案例：读取气温数据

以下是一个使用Python读取CSV文件并分析气温数据的实战案例：

import csv

# 从CSV文件读取气温数据
with open('temp_data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)

# 创建日期和气温列表
dates = [row[0] for row in data[1:]]
temps = [float(row[1]) for row in data[1:]]

# 绘制气温随时间的变化图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(dates, temps)
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('气温')
plt.title('气温变化图')
plt.show()

技巧

• 使用Sniffer确定分隔符：csv模块中的Sniffer类可以检测文件中的分隔符。
• 指定分隔符：可以使用delimiter参数指定CSV文件的分隔符，以避免错误。
• 处理缺失值：如果CSV文件中包含缺失值，可以使用na_values参数来指定它们的处理方式。
• 按块读取：使用chunksize参数按块读取大型CSV文件，以节省内存。