Python讀取外部CSV格式文件的方法有多種，常用的方法包括使用內(nèi)置的csv模塊、pandas庫以及numpy庫等。Python內(nèi)置的csv模塊適合處理結(jié)構(gòu)簡單的CSV文件。通過csv.reader逐行讀取數(shù)據(jù)，或用csv.DictReader將首行字段名映射為字典鍵，便于按列名訪問。

　　python怎么讀取csv文件?

　　在Python中，讀取CSV文件有多種方法，以下是常見的幾種方式及示例代碼：

　　方法1：使用標準庫 csv 模塊

　　pythonimport csv# 讀取CSV文件with open('example.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:csv_reader = csv.reader(file)# 逐行讀取(每行是列表)for row in csv_reader:print(row) # 輸出: ['列1值', '列2值', ...]# 讀取為字典(首行為鍵)with open('example.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:csv_dict = csv.DictReader(file)for row in csv_dict:print(row['列名1'], row['列名2']) # 通過列名訪問

　　參數(shù)說明：

　　encoding='utf-8'：避免中文亂碼，根據(jù)文件實際編碼調(diào)整。

　　csv.DictReader：自動將首行作為字典的鍵。

　　方法2：使用 pandas

　　pythonimport pandas as pd# 讀取CSV到DataFramedf = pd.read_csv('example.csv', encoding='utf-8')# 查看前5行print(df.head())# 訪問列數(shù)據(jù)print(df['列名'].values) # 轉(zhuǎn)為數(shù)組

　　優(yōu)勢：

　　直接處理為表格結(jié)構(gòu)，支持篩選、統(tǒng)計等操作。

　　參數(shù)豐富(如 sep=';' 指定分隔符，na_values='NA' 處理缺失值)。

　　方法3：使用 numpy

　　pythonimport numpy as np# 讀取CSV(假設(shè)無表頭，純數(shù)值)data = np.loadtxt('example.csv', ｄｅｌｉｍｉｔｅｒ=',', skiprows=1)print(data)

　　注意：

　　適合數(shù)值型數(shù)據(jù)，非數(shù)值內(nèi)容需額外處理。

　　常見問題處理

　　文件路徑：

　　若文件不在當前目錄，使用絕對路徑。

　　編碼問題：

　　報錯 UnicodeDecodeError 時，嘗試 encoding='gbk' 或 'latin1'。

　　大文件優(yōu)化：

　　使用 pandas.read_csv(..., chunksize=1000) 分塊讀取。

　　寫入CSV：

　　pythondf.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8') # 不保存索引

　　總結(jié)

　　簡單讀取：用 csv 模塊。

　　數(shù)據(jù)分析：用 pandas。

　　數(shù)值計算：用 numpy。

　　根據(jù)需求選擇合適的方法即可!

　　對于數(shù)據(jù)分析場景，pandas.read_csv()更強大。它直接將CSV轉(zhuǎn)為DataFrame，支持列篩選、缺失值處理等。可指定分隔符(如sep=';')、跳過表頭(header=0)、處理缺失值(na_values='NA')。適合復雜數(shù)據(jù)清洗和統(tǒng)計操作。