Python可通過內置csv模塊或第三方庫pandas讀取CSV文件。使用csv模塊時，需用open()打開文件并指定編碼，再通過csv.reader逐行解析。以下方法均可用于讀取CSV文件的數(shù)據(jù)，并且使用不同的庫/方法方式進行處理。根據(jù)具體的需求和使用場景，可以選擇最適合的方法來讀取和處理CSV文件數(shù)據(jù)。

　　一、Python讀取CSV的函數(shù)

　　Python內置csv模塊和第三方庫pandas均可讀取CSV文件，以下是兩種主流方法：

　　使用csv模塊(標準庫)

　　pythonimport csvwith open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:reader = csv.reader(file) # 或使用csv.DictReader讀取為字典for row in reader:print(row) # 每行是一個列表

　　參數(shù)說明：

　?。洌澹欤椋恚椋簦澹?','：指定分隔符。

　　quotechar='"'：處理字段中的引號。

　　使用pandas

　　pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8', header=0) # header指定列名行print(df.head()) # 顯示前5行

　　常用參數(shù)：

　　sep=','：分隔符。

　　usecols=[0, 2]：選擇特定列。

　　na_values=['NA', '']：指定缺失值標識。

　　二、Python讀取CSV的注意事項

　　編碼問題

　　明確文件編碼(如utf-8、gbk)，否則中文可能亂碼?？赏ㄟ^chardet庫檢測編碼：

　　pythonimport chardetwith open('data.csv', 'rb') as f:print(chardet.detect(f.read()))

　　大文件處理

　　大文件建議分塊讀取：

　　pythonfor chunk in pd.read_csv('large.csv', chunksize=10000):process(chunk) # 每次處理1萬行

　　數(shù)據(jù)清洗

　　跳過標題行：pd.read_csv

　　處理缺失值：df.fillna(0)或df.dropna()

　　性能優(yōu)化

　　避免逐行讀取，優(yōu)先使用pandas或csv.DictReader批量處理。

　　指定列類型減少內存占用。

　　三、Python讀取CSV的常見錯誤處理

　　文件路徑錯誤：使用絕對路徑或os.path拼接路徑：

　　pythonimport ospath = os.path.join

　　分隔符不匹配：檢查文件實際分隔符(如;或|)。

　　內存不足：大文件用chunksize或數(shù)據(jù)庫替代。

　　在Python中讀取CSV文件，有幾種常見的方法，其中使用Python標準庫中的`csv`模塊是最基本的方法之一。簡單任務用csv模塊，數(shù)據(jù)分析優(yōu)先選pandas，注意編碼、內存和缺失值處理。