教你用Python讀取CSV文件的5種方式

在python裡面，讀取或寫入csv文件時，首先要import csv這個庫，然後利用這個庫提供的方法進行對文件的讀寫。

典型的數據集stocks.csv：

一個股票的數據集，其實就是常見的表格數據。有股票代碼，價格，日期，時間，價格變動和成交量。這個數據集其實就是一個表格數據，有自己的頭部和身體。

第一招：簡單的讀取

我們先來看一種簡單讀取方法，先用csv.reader()函數讀取文件的句柄f生成一個csv的句柄，其實就是一個迭代器，我們看一下這個reader的源碼：

喂給reader一個可迭代對象或者是文件的object，然後返回一個可迭代對象。

• 首先讀取csv 文件，然後用csv.reader生成一個csv迭代器f_csv
• 然後利用迭代器的特性，next(f_csv)獲取csv文件的頭，也就是表格數據的頭
• 接著利用for循環，一行一行打印row的內容，也就是表格數據的身體

 

第二招：用nametuple

上面的第一招其實是最簡單的，下面我們用nametuple 來包裹一下這個生成的row數據。

• nametuple其實是一個非常有用的類，這個類屬於collections模塊，而這個模塊簡直就是一個百寶箱裡面有非常多的牛逼的庫；
• 這裡我們用next(f_csv)其實就是獲取表格的頭部來初始化這個Row；
• 然後循環來構造這個Row的數據，把我們表格裡面的每一行的數據都喂成nametuple格式的row_info;
• 這樣做的好處就是你可以隨心所欲的訪問這個row_info裡面的數據，就想訪問類數據一樣，比如row_info.price

第三招：用tuple類型轉換

如果我們對csv數據每一行的類型都非常清楚的話，嘿嘿可以用一個設定好的數據格式轉換頭來對數據進行轉換。

操作的步驟其實跟上面差不多，就是對數據結果的清洗處理稍微不一樣。這裡非常巧妙的zip來構造一個嵌套的數據列表，然後用convert(data)把csv文件裡面每一行的數據進行類型轉換，這招真的不錯！
看一下結果：

第四招：用DictReader

上面用的nametuple其實也是一個數據的映射，有沒有什麼方法可以直接把csv 的內容用映射的方法讀取，直接出來一個字典，還真有的，來看一下代碼：

是不是非常簡捷，原來csv模塊直接內置瞭DictReader()，按照字典的方法進行讀取，然後生成一個有序的字典，看一下結果：

有興趣的可以看一下這個DictReader()的源碼，它其實一個內部構造的迭代器類，在內部的__next__其實也是用的OrderedDict(zip(self.fieldnames, row))來生成的。

第五招：用字典轉換

如果我們需要對這個csv裡面的數據進行清洗，因為讀出來的時候都是字符串，我們需要更新為特定的數據類型，這個時候也可以用字典轉換這一招，也是非常巧妙的，我們看一下源碼：

原來的數據價格Price和成交量，我希望最後讀取生成的是一個浮點型數據和整形的數據，這麼搞呢，用一個字典來巧妙的更新key即可。

• 首先我們聲明一個自定義的類型轉換器field_types;
• 然後循環生成一個可迭代的對象(key,conversion(row[key]);
• 最後更新一下字典裡面相同的key,比如row[‘price’]的內容就會被更新瞭

參考鏈接 ：

用Python讀取CSV文件的5種方式https://mp.weixin.qq.com/s/cs4buSULva1FgCctp_fB6g

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