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这篇文章主要介绍了怎么用Python读取CSV文件，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
典型的数据集stocks.csv：
一个股票的数据集，其实就是常见的表格数据。有股票代码，价格，日期，时间，价格变动和成交量。这个数据集其实就是一个表格数据，有自己的头部和身体。
我们先来看一种简单读取方法，先用csv.reader()函数读取文件的句柄f生成一个csv的句柄，其实就是一个迭代器，我们看一下这个reader的源码：
喂给reader一个可迭代对象或者是文件的object，然后返回一个可迭代对象。
首先读取csv 文件，然后用csv.reader生成一个csv迭代器f_csv
然后利用迭代器的特性，next(f_csv)获取csv文件的头，也就是表格数据的头
接着利用for循环，一行一行打印row的内容，也就是表格数据的身体
上面的第一招其实是最简单的，下面我们用nametuple 来包裹一下这个生成的row数据。
nametuple其实是一个非常有用的类，这个类属于collections模块，而这个模块简直就是一个百宝箱里面有非常多的牛逼的库；
这里我们用next(f_csv)其实就是获取表格的头部来初始化这个Row；
然后循环来构造这个Row的数据，把我们表格里面的每一行的数据都喂成nametuple格式的row_info;
这样做的好处就是你可以随心所欲的访问这个row_info里面的数据，就想访问类数据一样，比如row_info.price
如果我们对csv数据每一行的类型都非常清楚的话，嘿嘿可以用一个设定好的数据格式转换头来对数据进行转换。
操作的步骤其实跟上面差不多，就是对数据结果的清洗处理稍微不一样。这里非常巧妙的zip来构造一个嵌套的数据列表，然后用convert(data)把csv文件里面每一行的数据进行类型转换，这招真的不错！
看一下结果：
上面用的nametuple其实也是一个数据的映射，有没有什么方法可以直接把csv 的内容用映射的方法读取，直接出来一个字典，还真有的，来看一下代码：
是不是非常简捷，原来csv模块直接内置了DictReader()，按照字典的方法进行读取，然后生成一个有序的字典，看一下结果：
有兴趣的可以看一下这个DictReader()的源码，它其实一个内部构造的迭代器类，在内部的__next__其实也是用的OrderedDict(zip(self.fieldnames, row))来生成的。
如果我们需要对这个csv里面的数据进行清洗，因为读出来的时候都是字符串，我们需要更新为特定的数据类型，这个时候也可以用字典转换这一招，也是非常巧妙的，我们看一下源码：
原来的数据价格Price和成交量，我希望最后读取生成的是一个浮点型数据和整形的数据，这么搞呢，用一个字典来巧妙的更新key即可。
首先我们声明一个自定义的类型转换器field_types;
然后循环生成一个可迭代的对象(key,conversion(row[key]);
最后更新一下字典里面相同的key,比如row[‘price']的内容就会被更新了
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“怎么用Python读取CSV文件”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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