Python讀取CSV資料的實用技巧分享

Python 中讀取CSV 資料的方法分成兩種：內建csv 模組，適用於小型CSV 文件，按行迭代資料；Pandas 函式庫，提供read_csv() 函數，可輕鬆將CSV 資料載入到DataFrame 中進行處理。

Python 讀取CSV 資料的實用技巧分享

在資料科學和機器學習中，我們經常需要從CSV（逗號分隔值）檔案中讀取資料。 Python 提供了幾個用於此目的的內建函數和函式庫。本教學將探討 Python 讀取 CSV 資料的不同方法，並提供實戰案例。

內建函數

對於小型 CSV 文件，我們可以使用內建的 csv 模組。它提供了一個 [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader) 函數，用於按行迭代 CSV 資料。

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        # 处理每一行数据

Pandas 函式庫

Pandas 是用於資料分析和操作的流行函式庫。它提供了一個[read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) 函數，可以輕鬆地將CSV 資料載入到DataFrame 中。 DataFrame 是一種類似表格的資料結構，易於處理和操作。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
# 访问 DataFrame 中的数据

實戰案例

考慮一個名為data.csv 的CSV 文件，其中包含以下資料：

name,age
John,25
Jane,30

#使用內建函數讀取資料：

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

輸出：

['name', 'age']
['John', '25']
['Jane', '30']

使用Pandas 函式庫讀取資料：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

輸出：

   name  age
0  John   25
1  Jane   30

結語

透過使用內建功能或Pandas 函式庫，我們可以輕鬆地從CSV 檔案中讀取資料。這些技術在處理小型和大型 CSV 檔案時都非常有用。選擇方法取決於特定資料集的大小和複雜性。

以上是Python讀取CSV資料的實用技巧分享的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！