


Importation de données CSV dans une liste en Python
Lorsque vous travaillez avec des fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) en Python, on peut rencontrer le Vous devez importer les données dans une liste pour un traitement ultérieur. Cette question répond à ce scénario, fournissant une solution complète pour convertir les données CSV en une liste structurée de tuples ou de chaînes.
En utilisant le module csv, nous pouvons y parvenir avec un simple bloc de code :
import csv # Open the CSV file with open('file.csv', 'r') as f: # Create a CSV reader reader = csv.reader(f) # Convert CSV data to a list of tuples data = list(reader)
Ce code lira le fichier CSV, chaque ligne étant représentée comme un tuple dans la liste de données. Le format de chaque tuple est (chaîne, catégorie).
Alternativement, si vous préférez une liste de chaînes, modifiez simplement le code comme suit :
... # Convert CSV data to a list of strings data = [row for row in reader]
Pour les anciennes versions de Python 2 , le code mis à jour est :
import csv with open('file.csv', 'rb') as f: reader = csv.reader(f) your_list = list(reader)
Quelle que soit votre version de Python, la solution fournie vous permet d'importer efficacement des données CSV dans une liste, soit sous forme de tuples ou des chaînes, rationalisant vos tâches de manipulation de données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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