文件：
stu_info.csv

代码：

import csv         #导入csv模块
try:
    file=open('stu_info.csv','r')  #打开文件
except FileNotFoundError:
    print('文件不存在')
else:
    stus=csv.reader(file)         #读取文件内容
    for stu in stus:             #一行是一个数组
        print(stu[0])             #取每个数组的第一个元素

运行结果：

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

比如这样的一个csv文件：
想要读取imageID和label

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