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  • python读取csv第一列数据
    千次阅读
    2022-03-30 10:08:10

    批量读取csv文件的python包有很多,选取第一列中这里使用的包是numpy中的read_csv函数

    下面是代码,

    主要的思路是先将csv文件读取,

    再通过for循环遍历文件提取第一列,

    然后加入到列表中。

    import xlrd
    import numpy as np
    import glob, os
    import pandas as pd
    path = r'C:\Users\12738\Desktop\gene' #设置基础路径
    file_kegg = glob.glob(os.path.join(path, "gseKEGG_*_ko_genelist.csv"))
    kegglist = []
    totallist = []
    print(len(file_kegg)) #查看读取文件数目
    #通过for循环将读取的文件数据放入列表
    for i in range(0, len(file_kegg)):
        # datalist = pd.read_csv(files, index_col=None, encoding='UTF8', usecols=[1])
        kegglist = pd.read_csv(file_kegg[i], index_col=False, encoding='UTF8', usecols=[1]) #批量读取每个文件的第一列,具体参数搜索pd.read_csv用法,[0]列是行名
        data_array = np.array(kegglist) #将dataframe 转换为矩阵
        data_list = data_array[:, 0] #取出二维矩阵的第一列,此步必要,因为是二维矩阵,否则会生成嵌套列表
        data_list = data_list.tolist()#将一维矩阵转化为列表
        #data_list = set(data_list) #嵌套数组可选
        totallist.append(data_list)#总嵌套列表
    print(totallist)

    在totallist里面会生成一个类似于[[1,2,3,4],[1,2,6,5],[5,6,7]]的列表,处理文字较为方便

    如果使用set函数就会生成类似于[{1,2,3,4},{1,2,6,5},{5,6,7}]的嵌套数组,处理数字较为方便

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    486.png

    CSV 本质上是文本文件,能提供与 Excel 的表格类似的二维数据结构。因为是文本文件,读写都比 Excel 方便容易的多,经常拿来作为数据的中转格式。本文讨论如何快速有效的按列读取 CSV 文件。

    假设“A.csv“文件内容是:

    No.,Name,Age,Score

    1,Apple,12,98

    2,Ben,13,97

    3,Celia,14,96

    4,Dave,15,95

    用 Excel 打开这个 csv, 看起来是这样的:

    619.jpg

    利用Python自带的 csv 模块 ,有两种方法可以提取其中的一列:

    方法一 reader函数

    第一种方法使用reader函数,接收一个可迭代的对象(比如csv文件),能返回一个生成器,就可以从其中解析出csv的内容:比如下面的代码可以读取csv的全部内容,以行为单位:

    import csv

    with open('A.csv','rb') as csvfile:

    reader = csv.reader(csvfile)

    rows= [row for row in reader]

    print rows

    得到:

    [['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],

    ['1', 'Apple', '12', '98'],

    ['2', 'Ben', '13', '97'],

    ['3', 'Celia', '14', '96'],

    ['4', 'Dave', '15', '95']]

    要提取其中某一列,可以用下面的代码:

    import csv

    with open('A.csv','rb') as csvfile:

    reader = csv.reader(csvfile)

    column = [row[2] for row in reader]

    print column

    得到:

    ['Age', '12', '13', '14', '15']

    注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号,比如Age在第2列,而不能根据’Age’这个标题查询。所以,这种方法适合读取记录,而不适合按列的方向读取csv文件。这时可以采用第二种方法,即DictReader:

    方法二 DictReader

    第二种方法是使用DictReader,和reader函数类似,接收一个可迭代的对象,能返回一个生成器,但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内,而这个字典的键则是这个单元格的标题(即列头)。用下面的代码可以看到DictReader的结构:

    import csv

    with open('A.csv','rb') as csvfile:

    reader = csv.DictReader(csvfile)

    column = [row for row in reader]

    print column

    得到:

    [{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},

    {'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},

    {'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},

    {'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]

    如果我们想用DictReader读取csv的某一列,就可以用列的标题查询:

    import csv

    with open('A.csv','rb') as csvfile:

    reader = csv.DictReader(csvfile)

    column = [row['Age'] for row in reader]

    print column

    就得到:

    ['12', '13', '14', '15']

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    我使用python的CSV模块遍历列的行。

    我需要做的是:

    获取“title”列的第一行

    移除任何西班牙文字符(重音,Ñ)

    删除单引号

    最后,用破折号替换空格,并将所有内容转换为小写。

    我得到这个工作与一个简单的测试文件,而不是一个csv。我还设法在它自己的单独行中打印每个标题。

    但现在我使用这段代码来检查CSV文件(对于非常丑陋的代码抱歉,我是一个新手程序员):

    import csv

    import unicodedata

    import ast

    def strip_accents(s):

    return ''.join((c for c in unicodedata.normalize('NFD', s) if unicodedata.category(c) != 'Mn'))

    dic_read = csv.DictReader(open("output.csv", encoding = "utf8"))

    for line in dic_read:

    #print(line) #I get each line of the csv file as a dictionary.

    #print(line["title"]) # I get only the "title" column on each line

    line = line.replace(' ', '-').lower()

    line = line.replace("´", "")

    line = strip_accents(line)

    fp=open("cleantitles.txt", "a")

    fp.write(line)

    fp.close()我收到以下错误:

    Traceback (most recent call last):

    File "C:/csvreader3.py", line 15, in line = strip_accents(line)

    File "C:/csvreader3.py", line 7, in strip_accents

    return ''.join((c for c in unicodedata.normalize('NFD', s) if unicodedata.category(c) != 'Mn'))

    TypeError: must be str, not dict当我尝试仅更换时,我也遇到了类似的错误。我现在明白这些方法只适用于字符串。

    我怎样才能使这个工作?我搜索了一种将字典转换为字符串对象的方式,但没有奏效。

    此外,任何批评,以优化和使我的代码更具可读性也是受欢迎的!

    展开全文
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    比如这样的一个csv文件:
    想要读取imageID和label
    在这里插入图片描述
    注:imageID的第一个数据是:000858e87c40654a

    import pandas as pd
    path = 'yourfile.csv'
    # 使用pandas读入
    data = pd.read_csv(path) #读取文件中所有数据
    # 按列分离数据
    x = data[['ImageID', 'label']]#读取某两列
    print(x)
    y = data[['ImageID']]#读取某一列
    print(y)
    

    如果只读取一列数据,可以直接用y[i]访问

    print(type(y)) #<class 'pandas.core.series.Series'>
    print(len(y)) #1637
    print(y[0])	#000858e87c40654a
    print(type(y[0])) #str
    print('000858e87c40654a' in y) #false
    
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