每个记录都有一个字符串和一个类别：
This is the first line,Line1
This is the second line,Line2
This is the third line,Line3
我需要将此文件读入如下列表：
data = [('This is the first line', 'Line1'),
('This is the second line', 'Line2'),
('This is the third line', 'Line3')]
如何使用Python将CSV导入到我需要的列表中？
#1 楼
使用csv模块： import csv
with open('file.csv', newline='') as f:
reader = csv.reader(f)
data = list(reader)
print(data)
输出：
< pre class =“ lang-py prettyprint-override”>
[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]
如果需要元组：
import csv
with open('file.csv', newline='') as f:
reader = csv.reader(f)
data = [tuple(row) for row in reader]
print(data)
输出：
[('This is the first line', 'Line1'), ('This is the second line', 'Line2'), ('This is the third line', 'Line3')]
旧的Python 2答案，也使用
csv模块：import csv
with open('file.csv', 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
your_list = list(reader)
print your_list
# [['This is the first line', 'Line1'],
# ['This is the second line', 'Line2'],
# ['This is the third line', 'Line3']]
评论
为什么使用“ rb”而不是“ r”？
– imrek
15年5月21日在14:28
@ DrunkenMaster，b使文件以二进制模式（而不是文本模式）打开。在某些系统上，文本模式表示\ n在读取或写入时将转换为特定于平台的新行。参见文档。
– Maciej Gol
15年5月24日在8:12
这在Python 3.x中不起作用：“ csv.Error：迭代器应返回字符串，而不是字节（您是否以文本模式打开文件？）”有关在Python 3.x中起作用的答案，请参见下文
–吉尔伯特
16年5月30日在18:12
为了节省几秒钟的调试时间，您可能应该为第一个解决方案添加注释，例如“ Python 2.x版本”
–天堂
17年1月30日在9:03
如何使用第一种解决方案，但csv文件中只有一些列？
– Sigur
17年5月6日，3:13
#2 楼
已针对Python 3更新： import csv
with open('file.csv', newline='') as f:
reader = csv.reader(f)
your_list = list(reader)
print(your_list)
输出：
< pre class =“ lang-py prettyprint-override”>
[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]
评论
指定“ r”是默认模式，因此无需指定。文档还提到如果csvfile是文件对象，则应使用newline =''将其打开。
– AMC
1月6日1:40
#3 楼
熊猫擅长处理数据。这是一个使用它的示例：import pandas as pd
# Read the CSV into a pandas data frame (df)
# With a df you can do many things
# most important: visualize data with Seaborn
df = pd.read_csv('filename.csv', delimiter=',')
# Or export it in many ways, e.g. a list of tuples
tuples = [tuple(x) for x in df.values]
# or export it as a list of dicts
dicts = df.to_dict().values()
一个大的优点是，pandas自动处理标题行。
没听说过Seaborn，我建议看看。
另请参阅：如何使用Python读写CSV文件？
熊猫＃2
import pandas as pd
# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()
# Convert
dicts = df.to_dict('records')
df的内容是：
country population population_time EUR
0 Germany 82521653.0 2016-12-01 True
1 France 66991000.0 2017-01-01 True
2 Indonesia 255461700.0 2017-01-01 False
3 Ireland 4761865.0 NaT True
4 Spain 46549045.0 2017-06-01 True
5 Vatican NaN NaT True
字典的内容是
[{'country': 'Germany', 'population': 82521653.0, 'population_time': Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), 'EUR': True},
{'country': 'France', 'population': 66991000.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': True},
{'country': 'Indonesia', 'population': 255461700.0, 'population_time': Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), 'EUR': False},
{'country': 'Ireland', 'population': 4761865.0, 'population_time': NaT, 'EUR': True},
{'country': 'Spain', 'population': 46549045.0, 'population_time': Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), 'EUR': True},
{'country': 'Vatican', 'population': nan, 'population_time': NaT, 'EUR': True}]
import pandas as pd
# Get data - reading the CSV file
import mpu.pd
df = mpu.pd.example_df()
# Convert
lists = [[row[col] for col in df.columns] for row in df.to_dict('records')]
lists的内容是：[['Germany', 82521653.0, Timestamp('2016-12-01 00:00:00'), True],
['France', 66991000.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), True],
['Indonesia', 255461700.0, Timestamp('2017-01-01 00:00:00'), False],
['Ireland', 4761865.0, NaT, True],
['Spain', 46549045.0, Timestamp('2017-06-01 00:00:00'), True],
['Vatican', nan, NaT, True]]
评论
元组= [df.values中x的元组（x）]可以写成元组= list（df.itertuples（index = False））。请注意，Pandas文档不鼓励使用.values来支持.to_numpy（）。第三个例子让我感到困惑。首先，因为变量被命名为元组，这意味着它是一个元组列表，而实际上是一个列表列表。第二，因为据我所知，整个表达式可以用df.to_list（）替换。我也不知道第二个例子在这里是否真的有用。
– AMC
1月6日2:05
#4 楼
Python3更新： import csv
from pprint import pprint
with open('text.csv', newline='') as file:
reader = csv.reader(file)
res = list(map(tuple, reader))
pprint(res)
输出：
[('This is the first line', ' Line1'),
('This is the second line', ' Line2'),
('This is the third line', ' Line3')]
如果csvfile是文件对象，则应使用
newline='' .csv模块将其打开评论
为什么在列表理解上使用list（map（））？另外，请注意第二列每个元素开头的空格。
– AMC
1月6日17:14
#5 楼
如果您确定输入内容中没有逗号（除了分隔类别），则可以逐行读取文件并在,上拆分，然后将结果推送到List 看起来就像您正在查看CSV文件，因此您可以考虑为其使用模块
#6 楼
result = []
for line in text.splitlines():
result.append(tuple(line.split(",")))
评论
您能在这篇文章中添加一些解释吗？仅代码（有时）是好的，但是代码和解释（多数时候）是更好的
–巴兰卡
2014年7月9日在20:29
我知道Barranka的评论已经使用了一年多，但是对于任何偶然发现但无法弄清楚的人：对于text.splitlines（）中的行：将每个单独的行放入临时变量“ line”中。 line.split（“，”）创建一个逗号分隔的字符串列表。 tuple（〜）将该列表放入一个元组，append（〜）将其添加到结果中。循环之后，结果是一个元组列表，每个元组一行，而每个元组元素则是csv文件中的一个元素。
–路易
2015年10月18日在10:05
除了@Louis所说的以外，无需使用.read（）。splitlines（），您可以直接遍历文件的每一行：in_file中的行：res.append（tuple（line.rstrip（ ）.split（“，”）））另外，请注意，使用.split（'，'）意味着第二列的每个元素都将以多余的空格开头。
– AMC
1月6日17:22
我上面共享的代码的附录：line.rstrip（）-> line.rstrip（'\ n'）。
– AMC
1月6日17:29
#7 楼
一个简单的循环就足够了：lines = []
with open('test.txt', 'r') as f:
for line in f.readlines():
l,name = line.strip().split(',')
lines.append((l,name))
print lines
评论
如果某些条目中包含逗号怎么办？
–托尼·恩尼斯（Tony Ennis）
16年2月16日在17:59
@TonyEnnis然后，您将需要使用更高级的处理循环。上面Maciej的答案显示了如何使用Python随附的csv解析器来执行此操作。该解析器很可能具有您需要的所有逻辑。
–亨特·麦克米伦
16-2-16在18:21
#8 楼
正如评论中已经说过的那样，您可以在python中使用csv库。 csv表示用逗号分隔的值，这似乎恰好在您的情况下：标签和用逗号分隔的值。作为类别和值类型，我宁愿使用字典类型而不是元组列表。
无论如何，我在下面的代码中都展示了两种方式：
d是字典，而l是元组列表。import csv
file_name = "test.txt"
try:
csvfile = open(file_name, 'rt')
except:
print("File not found")
csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=",")
d = dict()
l = list()
for row in csvReader:
d[row[1]] = row[0]
l.append((row[0], row[1]))
print(d)
print(l)
评论
为什么不使用上下文管理器来处理文件？为什么要混合两种不同的变量命名约定？ （row [0]，row [1]）是否比仅使用tuple（row）更弱/更容易出错？
– AMC
1月6日在1:22
为什么您认为执行tuple（row）不太容易出错？您指的是什么变量命名约定？请链接官方的python命名约定。据我所知，try -except是处理文件的好方法：上下文处理程序是什么意思？
– Francesco Boi
1月6日15:41
您为什么认为执行tuple（row）不太容易出错？因为它不需要您手动写出每个索引。如果您输入有误，或者元素数量发生了变化，则必须返回并更改代码。 try-except很好，上下文管理器是with语句。您可以在该主题上找到大量资源，例如这一资源。
– AMC
1月6日15:44
我看不出上下文管理器会比ol'的try-except块更好。另一方面，积极的方面是您键入的代码更少；对于其余元素，如果元素数量（我想你是说列数）发生变化，则我的更好，因为它仅提取所需的值，而另一个则提取所有优点。没有任何特定要求，您无法说出哪个更好，因此浪费时间争论哪个更好：在这种情况下，两者都是有效的
– Francesco Boi
1月6日16:09
我看不出上下文管理器会比ol'的try-except块更好。请参阅我之前的评论，上下文管理器不会替换try-except。
– AMC
1月6日17:07
#9 楼
不幸的是，我发现没有一个现有的答案特别令人满意。这是使用csv模块的简单，完整的Python 3解决方案。
import csv
with open('../resources/temp_in.csv', newline='') as f:
reader = csv.reader(f, skipinitialspace=True)
rows = list(reader)
print(rows)
注意
skipinitialspace=True参数。这是必要的，因为不幸的是，OP的CSV在每个逗号后都包含空格。输出：
[['This is the first line', 'Line1'], ['This is the second line', 'Line2'], ['This is the third line', 'Line3']]
#10 楼
稍微扩展您的需求，并假设您不在乎行的顺序，而是希望将其归类，以下解决方案可能对您有用：>>> fname = "lines.txt"
>>> from collections import defaultdict
>>> dct = defaultdict(list)
>>> with open(fname) as f:
... for line in f:
... text, cat = line.rstrip("\n").split(",", 1)
... dct[cat].append(text)
...
>>> dct
defaultdict(<type 'list'>, {' CatA': ['This is the first line', 'This is the another line'], ' CatC': ['This is the third line'], ' CatB': ['This is the second line', 'This is the last line']})
这样，您可以在字典中键为类别下获得所有可用的相关行。
#11 楼
这是Python 3.x中最简单的将CSV导入多维数组的方法，它仅4行代码而无需导入任何内容！#pull a CSV into a multidimensional array in 4 lines!
L=[] #Create an empty list for the main array
for line in open('log.txt'): #Open the file and read all the lines
x=line.rstrip() #Strip the \n from each line
L.append(x.split(',')) #Split each line into a list and add it to the
#Multidimensional array
print(L)
评论
注意，它是一个列表，而不是数组！为什么不使用上下文管理器正确处理文件对象？请注意，此解决方案在每一行的第二项上都留有多余的空格，并且如果任何数据包含逗号，它将失败。
– AMC
1月6日在1:19
#12 楼
您可以使用list()函数将csv阅读器对象转换为列表import csv
with open('input.csv') as csv_file:
reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
rows = list(reader)
print(rows)
#13 楼
接下来是一段代码，该代码使用csv模块，但使用第一行（其为csv表的标头）将file.csv内容提取到字典列表中。import csv
def csv2dicts(filename):
with open(filename, 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
lines = list(reader)
if len(lines) < 2: return None
names = lines[0]
if len(names) < 1: return None
dicts = []
for values in lines[1:]:
if len(values) != len(names): return None
d = {}
for i,_ in enumerate(names):
d[names[i]] = values[i]
dicts.append(d)
return dicts
return None
if __name__ == '__main__':
your_list = csv2dicts('file.csv')
print your_list
评论
为什么不只使用csv.DictReader？
– AMC
1月6日0:10
评论
然后使用csv模块：docs.python.org/2/library/csv.html如果有适合您问题的答案，请接受。
如何使用Python读取和写入CSV文件的可能重复项？