如何将 csv 文件中的值添加到列表中？

Question

x,y
6.1101,17.592
5.5277,9.1302
8.5186,13.662
7.0032,11.854
5.8598,6.8233
8.3829,11.886
7.4764,4.3483
8.5781,12
6.4862,6.5987
5.0546,3.8166
5.7107,3.2522
14.164,15.505

如何将 x 的每个值放在一个列表中，并且将 y 值相同？ 我基本上是在尝试创建一个情节。

Answer 1

你可以这样做：

import csv
from collections import defaultdict

columns = defaultdict(list)
with open("my.csv") as fin:
    dr = csv.DictReader(fin)
    for row in dr:
        for key, val in row.items():
            columns[key].append(float(val))

print(columns["x"])
print(columns["y"])

给予：

[6.1101, 5.5277, 8.5186, 7.0032, 5.8598, 8.3829, 7.4764, 8.5781, 6.4862, 5.0546, 5.7107]
[17.592, 9.1302, 13.662, 11.854, 6.8233, 11.886, 4.3483, 12.0, 6.5987, 3.8166, 3.2522]

显然，这是假设内容将是需要转换为 float 的数字数据（因为问题表明您正在尝试创建绘图）。如果有非数字值，这将引发ValueError，因此如果可能是这种情况，那么您需要对此进行测试或处理异常。

Answer 2

使用pandas

import pandas as pd
df=pd.read_csv('myfile.csv', sep=',',header=None)

Answer 3

使用pandas，下面是一个示例。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

x = df.x.tolist()
y = df.y.tolist()

x 和y 变量将分别包含CSV 中x 和y 列中的值作为列表。

Answer 4

您可以使用pandas 来执行此操作：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('cord.csv', sep=',')

x = df['x'].tolist()
y = df['y'].tolist()

输出：

[6.1101, 5.5277, 8.5186, 7.0032, 5.8598, 8.3829, 7.4764, 8.5781, 6.4862, 5.0546, 5.7107, 14.164]
[17.592, 9.1302, 13.662, 11.854, 6.8233, 11.886, 4.3483, 12.0, 6.5987, 3.8166, 3.2522, 15.505]

Answer 5

将熊猫导入为 pd

df = pd.read_csv('data.csv', header = None)

打印（类型（df.columns））

打印（类型（df.index））

那么一旦你知道了数据集的默认类型，你就可以使用 df.columns.tolist()

df.index.tolist()

打印(类型(data.columns.tolist())) 打印（类型（data.index.tolist())）

Answer 6

简单的方法是使用 csv 模块功能。 首先创建一个csv阅读器函数：

import csv

def csv_dict_reader(file, has_header=False, skip_comment_char=None, **kwargs):
    """
    Reads CSV file into memory


    :param file: (str) path to csv file to read
    :param has_header: (bool) skip first line
    :param skip_comment_char: (str) optional character which, if found on first row, will skip row
    :param delimiter: (char) CSV delimiter char
    :param fieldnames: (list) CSV field names for dictionnary creation
    :param kwargs:
    :return: csv object that can be iterated
    """
    with open(file) as fp:
        csv_data = csv.DictReader(fp, **kwargs)
        # Skip header
        if has_header:
            next(csv_data)

        fieldnames = kwargs.get('fieldnames')
        for row in csv_data:
            # Skip commented out entries
            if fieldnames is not None:
                if skip_comment_char is not None:
                    if not row[fieldnames[0]].startswith(skip_comment_char):
                        yield row
                else:
                    yield row
            else:
                # list(row)[0] is key from row, works with Python 3.7+
                if skip_comment_char is not None:
                    if not row[list(row)[0]].startswith(skip_comment_char):
                        yield row
                else:
                yield row

上面的函数返回一个可以迭代的生成器，如果你的 csv 文件非常大，这很有用，所以它不能立即放入内存中。 然后使用该函数读取数据并遍历值

fieldnames = ('x', 'y')
data = csv_dict_reader('/path/to/my/file')
x_list = []
y_list = []
for row in data:
    x_list.append(row['x'])
    y_list.append(row['y'])

顺便说一句，也许使用两个单独的列表并不是最优化的方式。 您可以删除这两个列表，直接使用row['x']。