Python读取CSV的几种方法详解

想要高效读取CSV文件？Python提供了多种方法！本文为你解析Python读取CSV文件的三大核心技巧，助你轻松应对不同场景。首先，标准库`csv`模块简单易用，适合快速读取为列表或字典。其次，`pandas`库的`read_csv`函数功能强大，是数据分析的首选，支持DataFrame操作、自动类型推断及大文件分块读取。最后，`numpy`库则专注于纯数值数据的快速加载，`loadtxt`和`genfromtxt`助你高效处理数值型CSV文件。此外，文章还分享了处理编码、分隔符、中文列名等常见问题的实用技巧，让你在实际应用中更加得心应手。无论是小文件还是大数据，选择合适的方法，让你的数据处理效率倍增！

答案：Python读取CSV文件主要有三种方法：1. 使用csv模块适合简单结构，可读取为列表或字典；2. pandas的read_csv最常用，支持DataFrame操作、类型推断和大文件分块；3. numpy适用于纯数值数据，用loadtxt或genfromtxt快速加载数组。

Python读取CSV文件有多种方式，每种适合不同场景。最常用的包括使用内置的csv模块、pandas库，以及用numpy处理数值型数据。下面介绍几种主要方法及其适用情况。

1. 使用 csv 模块读取（基础方式）

csv模块是Python标准库的一部分，适合处理结构简单、不需要复杂分析的CSV文件。

常见用法：

• 读取为列表：每一行是一个列表，按列顺序访问数据
• 读取为字典：使用csv.DictReader，列名作为键，更易读

示例代码：

import csv
<h1>读取为列表</h1><p>with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)  # 每行是列表</p><h1>读取为字典</h1><p>with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
print(row['name'], row['age'])  # 按列名访问
</p>

2. 使用 pandas 读取（推荐用于数据分析）

pandas是最常用的数据分析库，pd.read_csv()功能强大，支持自动类型推断、缺失值处理、指定列、跳行等。

优点：

• 一行代码加载成DataFrame，便于后续处理
• 支持压缩文件、URL路径、大文件分块读取
• 可指定编码、分隔符、索引列等参数

示例：

import pandas as pd
<h1>基本读取</h1><p>df = pd.read_csv('data.csv')</p><h1>指定参数</h1><p>df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk', sep=';', index_col='id')</p><h1>只读前100行（适合大文件）</h1><p>df = pd.read_csv('large.csv', nrows=100)</p><h1>分块读取</h1><p>chunk_reader = pd.read_csv('huge.csv', chunksize=1000)
for chunk in chunk_reader:
process(chunk)  # 逐块处理
</p>

3. 使用 numpy 读取（适用于纯数值数据）

如果CSV只包含数字，可以用numpy.loadtxt()或genfromtxt()快速加载为数组。

注意：

• 数据必须规整，不能有缺失或混合类型
• genfromtxt()支持处理缺失值

示例：

import numpy as np
<h1>简单读取（全为数字）</h1><p>data = np.loadtxt('numbers.csv', delimiter=',')</p><h1>支持缺失值</h1><p>data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)
</p>

4. 其他情况处理技巧

实际使用中常遇到编码、分隔符、中文列名等问题，这里列出常见应对方式：

• 乱码问题：尝试encoding='utf-8'、'gbk'或'latin1'
• 分隔符不是逗号：如制表符\t，用sep='\t'或delimiter='\t'
• 无标题行：设置header=None或names=['col1','col2']
• 跳过某些行：使用skiprows参数

基本上就这些常用方式。小文件或学习阶段可用csv模块，做数据分析首选pandas，纯数值计算考虑numpy。根据数据特点选择合适方法，效率更高。

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