python 中讀取 csv 數據的方法分兩種：內置 csv 模塊，適用于小型 csv 文件，按行迭代數據；pandas 庫，提供 read_csv() 函數，可輕松將 csv 數據加載到 dataframe 中進行處理。
Python 讀取 CSV 數據的實用技巧分享
在數據科學和機器學習中，我們經常需要從 CSV（逗號分隔值）文件中讀取數據。Python 提供了幾個用于此目的的內置函數和庫。本教程將探討 Python 讀取 CSV 數據的不同方法，并提供實戰案例。
內置函數
對于小型 CSV 文件，我們可以使用內置的 csv 模塊。它提供了一個 [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader) 函數，用于按行迭代 CSV 數據。
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
# 處理每一行數據
Pandas 庫
Pandas 是用于數據分析和操作的流行庫。它提供了一個 [read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) 函數，可以輕松地將 CSV 數據加載到 DataFrame 中。DataFrame 是一種類似于表格的數據結構，易于處理和操作。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# 訪問 DataFrame 中的數據
實戰案例
考慮一個名為 data.csv 的 CSV 文件，其中包含以下數據：
name,age John,25 Jane,30
使用內置函數讀取數據：
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)
輸出：
['name', 'age'] ['John', '25'] ['Jane', '30']
使用 Pandas 庫讀取數據：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
輸出：
name age 0 John 25 1 Jane 30
結語
通過使用內置功能或 Pandas 庫，我們可以輕松地從 CSV 文件中讀取數據。這些技術在處理小型和大型 CSV 文件時都非常有用。選擇方法取決于特定數據集的大小和復雜性。
以上就是Python讀取CSV數據的實用技巧分享的詳細內容，更多請關注愛掏網 - it200.com其它相關文章！