Hướng dẫn how do i read a csv file in a python header? - làm cách nào để đọc tệp csv trong tiêu đề python?

Mô-đun CSV của Python xử lý dữ liệu hàng khôn ngoan, đó là cách xem xét dữ liệu đó thông thường. Bạn dường như muốn một cách tiếp cận khôn ngoan. Đây là một cách để làm điều đó.

Giả sử tệp của bạn được đặt tên myclone.csv và chứa

workers,constant,age
w0,7.334,-1.406
w1,5.235,-4.936
w2,3.2225,-1.478
w3,0,0

Mã này sẽ cung cấp cho bạn một hoặc hai ý tưởng:

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

Để đưa các giá trị số của bạn vào phao, hãy thêm cái này

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

lên phía trước, và làm điều này

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

cho mỗi hàng thay vì hai dòng tương tự ở trên.

Phương pháp số 1: Sử dụng đối số tiêu đề trong phương thức TO_CSV (). Ban đầu, tạo một tiêu đề dưới dạng danh sách, sau đó thêm tiêu đề đó vào tệp CSV bằng phương thức to_csv (). Tệp CSV sau đây GFG.

Làm cách nào để chỉ định một tiêu đề trong CSV?

• Làm cách nào để đặt tiêu đề trong tệp CSV? Nếu tệp CSV của bạn không có tiêu đề, bạn có thể thêm chúng bằng cách tạo một dòng đầu tiên mới trong tệp văn bản và nhập các tiêu đề của bạn.
• Làm thế nào để bạn đọc một tệp CSV trong danh sách trong Python?
• Để làm như vậy, chúng tôi sử dụng csv.dictreader (). Như tên cho thấy, nó phân tích từng hàng như một từ điển, sử dụng hàng tiêu đề để xác định tên cột. Nếu bạn không có hàng tiêu đề, bạn có thể chỉ định đối số tên trường.

CSV là viết tắt của các giá trị phân tách bằng dấu phẩy và các tệp CSV về cơ bản là các tệp văn bản được sử dụng để lưu trữ dữ liệu theo kiểu bảng sử dụng dấu phẩy (,) làm dấu phân cách. CSV là một định dạng tệp và tất cả các tệp của định dạng này được lưu trữ với phần mở rộng .csv. Đây là một định dạng rất phổ biến và được sử dụng rộng rãi để lưu trữ dữ liệu ở dạng có cấu trúc. Các tệp CSV tìm thấy rất nhiều ứng dụng trong các mô hình học máy và thống kê. Python có một thư viện dành riêng để đối phó với các hoạt động phục vụ cho các tệp CSV như đọc, viết hoặc sửa đổi chúng. Sau đây là một ví dụ về cách một tệp CSV trông như thế nào.

Bài viết này đề cập đến các cách khác nhau để lấy tên cột từ các tệp CSV bằng Python. Các phương pháp sau đây có thể được sử dụng để thực hiện giống nhau:

Python3

import csv

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

Output:

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

Phương pháp 2:

Theo cách tiếp cận thứ hai, chúng tôi sử dụng hàm dictreader của thư viện CSV để đọc tệp CSV làm từ điển. Chúng ta chỉ có thể sử dụng phương thức SEONS () để lấy tên cột.

Các bước:

• Mở tệp CSV bằng DicTreader.
• Chuyển đổi tệp này thành một danh sách.
• Chuyển đổi hàng đầu tiên của danh sách thành từ điển.
• Gọi Phương thức Keys () của từ điển và chuyển đổi nó thành một danh sách.
• Hiển thị danh sách.

Python3

import csv

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

myclone.csv3myclone.csv4

Đầu ra:

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

Phương pháp 3: & NBSP;

Theo cách tiếp cận này, chúng tôi đọc tệp CSV làm khung dữ liệu bằng thư viện Pandas của Python. Sau đó, chúng tôi chỉ gọi phương thức cột của khung dữ liệu.

Python3

import myclone.csv6

myclone.csv7

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

converters = [str.strip] + [float] * (len(headers) - 1)

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

>>> import csv
>>> f = open('myclone.csv', 'rb')
>>> reader = csv.reader(f)
>>> headers = next(reader, None)
>>> headers
['workers', 'constant', 'age']
>>> column = {}
>>> for h in headers:
...    column[h] = []
...
>>> column
{'workers': [], 'constant': [], 'age': []}
>>> for row in reader:
...   for h, v in zip(headers, row):
...     column[h].append(v)
...
>>> column
{'workers': ['w0', 'w1', 'w2', 'w3'], 'constant': ['7.334', '5.235', '3.2225', '0'], 'age': ['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']}
>>> column['workers']
['w0', 'w1', 'w2', 'w3']
>>> column['constant']
['7.334', '5.235', '3.2225', '0']
>>> column['age']
['-1.406', '-4.936', '-1.478', '0']
>>>

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

for h, v, conv in zip(headers, row, converters):
  column[h].append(conv(v))

Đầu ra:

List of column names : ['Column1', 'Column2', 'Column3']

Phương pháp 3: & NBSP;

Theo cách tiếp cận này, chúng tôi đọc tệp CSV làm khung dữ liệu bằng thư viện Pandas của Python. Sau đó, chúng tôi chỉ gọi phương thức cột của khung dữ liệu.

Làm cách nào để đọc một tệp CSV theo từng dòng trong Python?

Làm cách nào để tạo một tiêu đề trong Python CSV?

Làm cách nào để chỉ định một tiêu đề trong CSV?

Làm thế nào để bạn đọc một tệp CSV trong danh sách trong Python?