读取 CSV：“Str 对象不是迭代器”答案

【问题标题】：Reading in a CSV: 'Str Object Is Not an Iterator'读取 CSV：“Str 对象不是迭代器”
【发布时间】：2019-06-06 03:16:32
【问题描述】：

我正在尝试读取 csv 文件并分析一些数据。但是，似乎我缺少 csv 导入的步骤，因为我无法遍历 csv 数据中的行。我正在使用 Python 3.7。以下是我的代码：

import csv

bank_csv_path = os.path.join("Bank/Resources/budget_data.csv")

total_months = 0
net_total = 0
avg_total = []
greatest_increase = 0
greatest_decrease = 0

with open(bank_csv_path, newline="") as csvfile:
    bank = csvfile.read()
    next(bank)

这是我收到的 TypeError：

Traceback (most recent call last):
  File "bank.py", line 14, in <module>
    next(bank)
TypeError: 'str' object is not an iterator
(base) Grants-MBP-2:python-challenge grant$

我应该在下一个函数中添加它，我试图跳过标题行。

我还在学习这门语言，所以如果我应该在我的问题中包含更多信息，请告诉我，我会进行编辑。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x string csv

【解决方案1】：

python 变量next() 是一个迭代器，用于迭代特定类型的数据类型。现在，您的变量bank 是一个数据类型str。因此，您不能调用next(str)，这就是您有错误输出的原因。相反，请尝试使用 for 循环逐行读取。

with open('file.csv') as csv_file:
    csv_read = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
    for row in csv_reader:
        print(row)

另外，你可以看看有很多好东西的熊猫。相当于：

import pandas as pd

data = pd.read_csv(file)
print(data)

您的每一列都是您的数据，您可以像这样访问它： data['col_name'].max()

【讨论】：

【解决方案2】：

您似乎并没有开始使用您的import csv。

看起来你正在通过open直接读取你的文件，这意味着如果你想跳过你的第一行，你可以改用：

with open(bank_csv_path, newline="") as csvfile:
    bank = csvfile.readlines()
    bank = bank[1:]

这将删除第一行

还需要您的 csv 文件格式样本，因为我们不确定它使用的是什么分隔符。

为了更好地处理 csv 文件，我建议改用 pandas。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(filepath, sep=',')

【讨论】：

【解决方案3】：

您甚至没有使用csv 模块。这是做你想做的事情的正确方法：

import csv

bank_csv_path = os.path.join("Bank/Resources/budget_data.csv")

total_months = 0
net_total = 0
avg_total = []
greatest_increase = 0
greatest_decrease = 0

with open(bank_csv_path, newline="") as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)  # Create a file reader.
    next(reader)  # Skip header.
    for row in reader:
        print(row)

【讨论】：

【解决方案4】：

# use pandas to open csv files and slice and dice as you please

import pandas as pd

bank_csv_path = os.path.join("Bank/Resources/budget_data.csv")
df = pd.read_csv(bank_csv_path)
df.head()
print(df)
df.shape
print(df.size)
print(len(df)) #prints data frame (df) length
print(df.columns) #prints column headers
print(df['column 1'])
#slicing data
print(df["column 2"][:4]) #prints everything in column 2 starting at index 3
print(df["column 2"][4]) #prints index 4 on column 2

【讨论】：