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python中讀入二維csv格式的表格方法詳解(以元組/列表形式表示)

 更新時間:2020年04月24日 11:27:13   作者:DevilXiao-CVer  
這篇文章主要介紹了python中如何讀入二維csv格式的表格(以元組/列表形式表示),本文通過兩種方法給大家詳細(xì)介紹,通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

如何去讀取一個沒有表頭的二維csv文件(如下圖所示)?

在這里插入圖片描述

并以元組的形式表現(xiàn)數(shù)據(jù):

((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0))

方法一,使用python內(nèi)建的數(shù)據(jù)處理庫:

#python自帶的庫
rows = open('allnodes.csv','r',encoding='utf-8').readlines()
lines = [x.rstrip() for x in rows]#去掉每行數(shù)據(jù)的/n轉(zhuǎn)義字符
lines[0] = '1,0,3,180'#手動去掉第一行的csv開始符號
data = []#使用列表讀取是因?yàn)榱斜黹L度是可變的,而元組不可。
[data.append(eval(i)) for i in lines]#將每一行數(shù)據(jù)以子列表的形式加入到data中
allnodes = tuple(data)#將列表類型轉(zhuǎn)化為元組,若想用二維列表的形式讀取即刪掉此行語句
print(allnodes)

out:((1, 0, 3, 180), (2, 0, 2, 180), (3, 0, 1, 180), (4, 0, 0, 180), (5, 0, 3, 178), (6, 0, 2, 178), (7, 0, 1, 178), (8, 0, 0, 178),...,(29484, -40, 0, 0))

方法二,使用pandas庫:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('allnodes.csv',header = None)#因?yàn)闆]有表頭,不把第一行作為每一列的索引
data = []
for i in df.index:
  data.append(tuple(df.values[i]))
allnodes = tuple(data)#若想用二維列表的形式讀取即刪掉此行語句
print(allnodes)
out:
((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0), (6.0, 0.0, 2.0, 178.0), (7.0, 0.0, 1.0, 178.0), (8.0, 0.0, 0.0, 178.0),..., (29484.0, -40.0, 0.0, 0.0))

小結(jié):用python自帶的庫進(jìn)行讀取的時候可能稍快,但對于大型的多維數(shù)據(jù)處理,使用pandas可進(jìn)行更方面,靈活,可視化的操作。

到此這篇關(guān)于python中讀入二維csv格式的表格方法詳解(以元組/列表形式表示)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python讀入二維csv文件內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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