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CSV是Comma-Separated Values的縮寫，是用文本文件形式儲存的表格數(shù)據(jù)，比如如下的表格：
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就可以存儲為csv文件，文件內(nèi)容是：
No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95
假設(shè)上述csv文件保存為"A.csv"，如何用Python像操作Excel一樣提取其中的一列，即一個字段，利用Python自帶的csv模塊，有兩種方
法可以實現(xiàn)：
第一種方法使用reader函數(shù)，接收一個可迭代的對象（比如csv文件），能返回一個生成器，就可以從其中解析出csv的內(nèi)容：比如下面的
代碼可以讀取csv的全部內(nèi)容，以行為單位：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']]要提取其中某一列，可以用下面的代碼：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
column = [row[2] for row in reader]
print column得到：['Age', '12', '13', '14', '15']注意從csv讀出的都是str類型。這種方法要事先知道列的序號，比如Age在第2列，而不能根據(jù)'Age'這個標(biāo)題查詢。這時可以采用第二種
方法：
第二種方法是使用DictReader，和reader函數(shù)類似，接收一個可迭代的對象，能返回一個生成器，但是返回的每一個單元格都放在一個
字典的值內(nèi)，而這個字典的鍵則是這個單元格的標(biāo)題（即列頭）。用下面的代碼可以看到DictReader的結(jié)構(gòu)：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column = [row for row in reader]
print column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'}]如果我們想用DictReader讀取csv的某一列，就可以用列的標(biāo)題查詢：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column = [row['Age'] for row in reader]
print column就得到：
['12', '13', '14', '15']
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名稱欄目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python怎么讀取csv某幾列
網(wǎng)頁地址：http://fisionsoft.com.cn/article/dphdgjg.html
