这篇文章主要围绕在Python中读取csv文件时获取“字符串内的换行符”？和python读取csv文件的某几行展开，旨在为您提供一份详细的参考资料。我们将全面介绍在Python中读取csv文件时获取“
这篇文章主要围绕在Python中读取csv文件时获取“字符串内的换行符”？和python读取csv文件的某几行展开，旨在为您提供一份详细的参考资料。我们将全面介绍在Python中读取csv文件时获取“字符串内的换行符”？的优缺点，解答python读取csv文件的某几行的相关问题，同时也会为您带来Python3 读取csv文件、python中怎么读取csv文件、Python如何读取csv文件、Python如何读取csv文件时添加表头/列名的实用方法。
本文目录一览：- 在Python中读取csv文件时获取“字符串内的换行符”？（python读取csv文件的某几行）
- Python3 读取csv文件
- python中怎么读取csv文件
- Python如何读取csv文件
- Python如何读取csv文件时添加表头/列名
在Python中读取csv文件时获取“字符串内的换行符”？（python读取csv文件的某几行）
我在Django Architecture中有这个utils.py文件：
def range_data(ip):
r = []
f = open(os.path.join(settings.PROJECT_ROOT,'static','csv ','GeoIPCountryWhois.csv'))
for num,row in enumerate(csv.reader(f)):
if row[0] <= ip <= row[1]:
r.append([r[4]])
return r
else:
continue
return r
此处的ip参数只是IPv4地址，我使用的是开源MAXMINDGeoIPCountrywhois.csv文件。
的一些起始内容GeopIOCountrywhois.csv：
"1.0.0.0","1.0.0.255","16777216","16777471","AU","Australia"
"1.0.1.0","1.0.3.255","16777472","16778239","CN","China"
"1.0.4.0","1.0.7.255","16778240","16779263","Australia"
"1.0.8.0","1.0.15.255","16779264","16781311","China"
"1.0.16.0","1.0.31.255","16781312","16785407","JP","Japan"
"1.0.32.0","1.0.63.255","16785408","16793599","China"
"1.0.64.0","1.0.127.255","16793600","16809983","Japan"
"1.0.128.0","1.0.255.255","16809984","16842751","TH","Thailand"
我也读过有关该问题的信息，但并没有那么容易理解。您能帮我解决这个错误吗？
根据我在utils中的方法，我正在检查IP该方法的参数地址的国家/地区名称。
Python3 读取csv文件
使用pandas 读取csv文件前几行数据
文件内容如下：
先读取标题：
import pandas as pd
path = r''C:\Users\dhw\Desktop\work\term paper\Home work_10\TREE.csv''
def opendata(path):
df = pd.read_csv(path)
list_label = df.columns.values #cloumns 为csv文件的标题
print(df)
print(list_label)
opendata(path)读取前几行数据：
import pandasas pd
data = pd.read_csv(path,nrows =5)
print(data) 将csv文件转化为list
import pandas as pd
path = r''C:\Users\dhw\Desktop\work\term paper\Home work_10\TREE.csv''
def opendata(path):
df = pd.read_csv(path)
list_label = df.columns.values
list_data =df.values.tolist()
print(list_data)
opendata(path)
#[[''青年'', ''否'', ''否'', ''一般'', ''否''],
[''青年'', ''否'', ''否'', ''好'', ''否''],
[''青年'', ''是'', ''否'', ''好'', ''是''],
[''青年'', ''是'', ''是'', ''一般'', ''是''],
[''青年'', ''否'', ''否'', ''一般'', ''否''],
[''中年'', ''否'', ''否'', ''一般'', ''否''],
[''中年'', ''否'', ''否'', ''好'', ''否''],
[''中年'', ''是'', ''是'', ''好'', ''是''],
[''中年'', ''否'', ''是'', ''非常好'', ''是''],
[''中年'', ''否'', ''是'', ''非常好'', ''是''],
[''老年'', ''否'', ''是'', ''非常好'', ''是''],
[''老年'', ''否'', ''是'', ''好'', ''是''],
[''老年'', ''是'', ''否'', ''好'', ''是''],
[''老年'', ''是'', ''否'', ''非常好'', ''是''],
[''老年'', ''否'', ''否'', ''一般'', ''否'']] 删除csv文件的某一列
方法一：直接del DF[''column-name'']
方法二：采用drop方法，有下面三种等价的表达式：
1. DF= DF.drop(''column_name'', 1)；
2. DF.drop(''column_name'',axis=1, inplace=True)
3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True) # Note: zero indexed
import pandas as pd
path = r''C:\Users\dhw\Desktop\work\term paper\Home work_10\TREE.csv''
def opendata(path):
df = pd.read_csv(path)
df_delete = df.drop(''类别'',1)#删除类别这一列
list_label = df.columns.values
list_data =df_delete.values.tolist()
print(list_data)
return list_label,list_data
opendata(path)ps:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所示）对应的内存值直接改变；而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所示）。
python中怎么读取csv文件
python读取csv文件方法如下：
如下是一个CVS文件
使用Python打开CSV可以直接使用open函数打开，然后使用reader函数读取内容，实现代码如下：
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运行结果如下：
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Python如何读取csv文件
逗号分隔值（comma-separated values，csv，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。（推荐学习：Python视频教程）
CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列.
csv文件的读取：
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前期工作：在定义的py文件里边创建一个excel文件，并另存为csv文件，放入三行数据，我这里是姓名+年龄（可以自己随意写）
首先我们要在
#encoding:utf-8 import csv
然后我们定义一个csv文件的变量csv_file,然后通过open对此文件进行打开，打开模式采用‘r’（read：读模式），这里不懂的各位小白白可以百度下文件的访问模式
如下图所示：
图中打印出来的csv_file只是一个对象的模型（如图中的1），我们需要对这个模型进行遍历打印，通过打印我们可以清晰的看到我们打印的数据
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Python如何读取csv文件时添加表头/列名
读取csv文件时添加表头/列名
有时，我们读取的csv文件数据时发现没有表头/列名，是因为Python读取csv文件数据本来就没有表头，用pandas.read读取时，则第一行自动会被识别为columns，从而给后面的分析造成不便，这时候需要我们在读取文件数据的同时添加列名。
解决方法
1、在读取文件数据之后再定义列名
df = pd.read_csv(''评论.csv'',header=None)
df.columns = ["昵称","性别","评论时间","评论"] #添加自定义的columns的名字2、在读取文件数据的同时定义列名
df = pd.read_csv(''评论.csv'',header=None,names=["昵称","性别","评论时间","评论"])注意：
1、如果文件读取时是没有列名，那么header=None可以省去，但是文件中存在有列名，则不能省略,否则会出错。
2、就算是文件中存在有列名，也可以利用header=None，names=[]来重新定义数据的列名。
更改csv文件表头
#更改csv文件表头。可根据以前代码，批量更改表头 file_path = r''E:/mimwqx/open/Demographic/Population/195_DT_YAB_0003_20210429152421.csv'' df = pd.read_csv(file_path, header=0) df.columns = ["a", "b", "c"] df.to_csv(file_path, index=False)
保存为csv
with open(''Population.csv'',''a+'',encoding=''utf8'') as csvfile:
fieldnames=[''openname'',''sqlname'']#表头·
writer=csv.DictWriter(csvfile,fieldnames=fieldnames)
writer.writerow({''openname'':filtes,''sqlname'':data})#数据以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
- python中pandas.read_csv()函数的深入讲解
- python中csv文件创建、读取及修改等操作实例
- 一文搞懂Python读取text,CSV,JSON文件的方法
- python用pd.read_csv()方法来读取csv文件的实现
- 在python中读取和写入CSV文件详情
- python读取和保存为excel、csv、txt文件及对DataFrame文件的基本操作指南
- Python Pandas教程之使用 pandas.read_csv() 读取 csv
今天关于在Python中读取csv文件时获取“字符串内的换行符”？和python读取csv文件的某几行的分享就到这里，希望大家有所收获，若想了解更多关于Python3 读取csv文件、python中怎么读取csv文件、Python如何读取csv文件、Python如何读取csv文件时添加表头/列名等相关知识，可以在本站进行查询。
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