使用CSV模組或Pandas從CSV檔案讀取數據,CSV模組提供基本接口,而Pandas提供更高級的功能。技巧包括:使用Sniffer確定分隔符,指定分隔符,處理缺失值,以區塊讀取。實戰案例:讀取氣溫資料並繪製圖表,展示Python處理CSV檔案的強大功能。
Python讀取CSV檔案的方法與技巧
概述
CSV (逗號分隔值)文件是一種結構化的文字文件,其中資料按行組織,每行由逗號分隔的欄位組成。在Python中,有幾種方法可以讀取CSV檔案。
使用CSV模組
CSV模組提供一個用於讀取和寫入CSV檔案的便捷介面。以下是使用csv
模組從CSV檔案讀取資料的簡單範例:
import csv with open('data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row)
#使用Pandas
Pandas是一個用於資料操作和分析的強大庫。它提供了更進階的CSV檔案處理功能,例如:
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.head()) # 显示数据的前五行
實戰案例:讀取氣溫資料
以下是使用Python讀取CSV檔案並分析氣溫資料的實戰案例:
import csv # 从CSV文件读取气温数据 with open('temp_data.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) data = list(reader) # 创建日期和气温列表 dates = [row[0] for row in data[1:]] temps = [float(row[1]) for row in data[1:]] # 绘制气温随时间的变化图 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(dates, temps) plt.xlabel('日期') plt.ylabel('气温') plt.title('气温变化图') plt.show()
技巧
-
#使用Sniffer確定分隔符號:csv模組中的
Sniffer
類別可以偵測檔案中的分隔符號。 -
指定分隔符:可以使用
delimiter
參數指定CSV檔案的分隔符,以避免錯誤。 -
處理缺失值:如果CSV檔案中包含缺失值,可以使用
na_values
參數來指定它們的處理方式。 -
按區塊讀取:使用
chunksize
參數按區塊讀取大型CSV文件,以節省記憶體。
以上是Python讀取CSV檔案的方法與技巧的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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