csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格

就可以存储为csv文件,文件内容是:

No.,Name,Age,Score

1,Apple,12,98

2,Ben,13,97

3,Celia,14,96

4,Dave,15,95

假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一行,也就是一条记录,利用Python自带的csv模块,有2种方法可以实现:

方法一:reader

第一种方法使用reader函数,接收一个可迭代的对象(比如csv文件),能返回一个生成器,就可以从其中解析出csv的内容:比如下面的代码可以读取csv的全部内容,以行为单位:

import csv

with open('A.csv','rb') as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile)

rows = [row for row in reader]

print rows

得到:

[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],

['1', 'Apple', '12', '98'],

['2', 'Ben', '13', '97'],

['3', 'Celia', '14', '96'],

['4', 'Dave', '15', '95']]

要提取其中第二行,可以用下面的代码:

import csv

with open('A.csv','rb') as csvfile:

reader = csv.reader(csvfile)

for i,rows in enumerate(reader):

if i == 2:

row = rows

print row

得到:

['2', 'Ben', '13', '97']

这种方法是通用的方法,要事先知道行号,比如Ben的记录在第2行,而不能根据'Ben'这个名字查询。这时可以采用第二种方法:

方法二:DictReader

第二种方法是使用DictReader,和reader函数类似,接收一个可迭代的对象,能返回一个生成器,但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内,而这个字典的键则是这个单元格的标题(即列头)。用下面的代码可以看到DictReader的结构:

import csv

with open('A.csv','rb') as csvfile:

reader = csv.DictReader(csvfile)

rows = [row for row in reader]

print rows

得到:

[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},

{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},

{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},

{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]

如果我们想用DictReader读取csv的某一列,就可以用列的标题查询:

import csv

with open('A.csv','rb') as csvfile:

reader = csv.DictReader(csvfile)

for row in reader:

if row['Name']=='Ben':

print row

就得到:

{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'}

可见,DictReader很适合读取csv的的行(记录)。

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