[教程]揭秘Python高效读取CSV文件，轻松将数据存入列表的实用技巧

CSV（逗号分隔值）文件是一种常用的数据交换格式，Python 中读取 CSV 文件有多种方法，以下是一些实用技巧，帮助你高效地将数据存入列表。1. 使用内置的 csv 模块Python 的标准库中包...

CSV（逗号分隔值）文件是一种常用的数据交换格式，Python 中读取 CSV 文件有多种方法，以下是一些实用技巧，帮助你高效地将数据存入列表。

1. 使用内置的 csv 模块

Python 的标准库中包含了一个名为 csv 的模块，可以用来读取和写入 CSV 文件。

1.1 读取 CSV 文件

以下是一个基本的示例，展示如何使用 csv 模块读取 CSV 文件并将数据存入列表：

import csv
# 打开文件
with open('example.csv', 'r', newline='') as csvfile: # 创建一个 CSV 读取器 csvreader = csv.reader(csvfile) # 读取所有行 data = list(csvreader) # 打印结果 for row in data: print(row)

1.2 解析带有标题的 CSV 文件

如果 CSV 文件包含标题行，你可以使用 fieldnames 参数来获取列名，并将其与数据一起存储。

import csv
# 打开文件
with open('example.csv', 'r', newline='') as csvfile: # 创建一个 CSV 读取器，指定标题行 csvreader = csv.DictReader(csvfile) # 读取所有行 data = list(csvreader) # 打印结果 for row in data: print(row)

2. 使用 pandas 库

pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了读取 CSV 文件的便捷方法。

2.1 读取 CSV 文件

以下是如何使用 pandas 读取 CSV 文件并将数据存入 DataFrame：

import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('example.csv')
# 打印结果
print(df)

2.2 将 DataFrame 转换为列表

如果你需要将 DataFrame 转换为列表，可以使用 values 属性：

# 将 DataFrame 转换为列表
data = df.values.tolist()
# 打印结果
print(data)

3. 使用 pyarrow 库

pyarrow 是一个高性能的库，可以用来读取和写入多种数据格式，包括 CSV。

3.1 读取 CSV 文件

以下是如何使用 pyarrow 读取 CSV 文件并将数据存入列表：

import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow.csv as csv
# 读取 CSV 文件
table = csv.read_csv('example.csv')
# 将表转换为列表
data = table.to_pandas().values.tolist()
# 打印结果
print(data)

4. 性能优化

当处理大型 CSV 文件时，性能可能会成为一个问题。以下是一些优化技巧：

• 使用 with 语句打开文件，这样可以确保文件在读取完成后自动关闭。
• 如果只对文件的一部分感兴趣，可以使用 skiprows 参数跳过不需要的行。
• 使用 chunksize 参数分批读取文件，这样可以减少内存消耗。

5. 示例代码

以下是一个完整的示例，展示了如何使用 csv 模块读取 CSV 文件并将数据存入列表：

import csv
# 打开文件
with open('example.csv', 'r', newline='') as csvfile: # 创建一个 CSV 读取器 csvreader = csv.reader(csvfile) # 读取所有行 data = list(csvreader) # 打印结果 for row in data: print(row)

通过以上技巧，你可以轻松地在 Python 中读取 CSV 文件并将数据存入列表，从而进行进一步的数据处理和分析。