python获取csv文件中某一行(python读取csv数据指定行列)
python3.5如何直接读取(不先进行解压操作)zip压缩文件中某一个csv格式文件中各行的内容？
import StringIO
import zipfile
filehandle = open("D:/ABC.zip", 'rb')
zfile = zipfile.ZipFile(filehandle)
data = StringIO.StringIO(zfile.read(zfile .namelist()[0]))
reader = csv.reader(data)
在zipfile文档中看了ZipFile对象的read方法，它返回的是字节，不是迭代器。因为csv.reader方法它的参数是需要一个迭代器的。所以你的这段代码过不了：reader=csv.reader(zf.open(cf))
。
python怎么同时写入csv的第一行和第一列
有许多方法可以在Python中读写CSV文件。有几种不同的方法，例如，您可以使用Python的内置open()函数来读取CSV（逗号分隔值）文件，或者可以使用Python的专用csv模块来读取和写入CSV文件。根据您的用例，您还可以使用Python的Pandas库读取和写入CSV文件。
在本文中，您将看到如何使用Python的Pandas库读取和写入CSV文件。但是，在此之前，让我们简要地看看什么是CSV文件。
什么是CSV文件？
CSV文件只不过是一个简单的文本文件。但是，这是存储表格数据的最常见，最简单和最简单的方法。这种特定格式通过遵循分为行和列的特定结构来排列表。这些行和列包含您的数据。每行都以新行终止，以开始下一行。同样，逗号（也称为定界符）分隔每行中的列。
2018-01-06 python读取csv某一行
我要读取csv文件中的某一行，写到这里的时候就不知道咋整了：
至此，我想啊，怎么输出一行来呢？明明很简单的问题，看来是python基础不过关呐！ 不过没关系，所有的牛逼不都是这么一点一滴积累起来的么？！
保持好奇心和求知欲就好啦！！！
我把文件全部输出( print row )是这样子的：
假设我完全不知道上面的 csv_reader 就是一个迭代器，那么我可能会认为这就是一个二维数组，那么我直接 csv_reader[0] 输出一行试试嘛！反正又不要钱！
失败！*1
既然这样子不行，那么我把它整成二维数组不就好啦！
噢啦~打完收工！
但是这种写法...... 一点都不优雅啊！你直接写个0是什么意思啊？裸奔吗？你append是啥意思啊？不嫌累的慌吗？这么写跟C有什么区别啊！作为贵族你的尊严呢？！
上面是我们根据行号来查找数据，但是假如我们要 根据行内数据特征来查找 呢？
duang~介是嘛？！ DictReader !!!
输出的是字典了哟~ 第一行就是字典的key ，下面对应的就是value：
假如我要找TestResult=“1”的行，咋整？
输出：
python读取csv文件的某一行
1.全部读到成列表然后选取行（容易超时，乱码等问题）
2.利用迭代工具，代码如下：
from itertools import islice
with open('data.tsv', 'r') as f:
for line in islice(f, 1, None):
# process data
f.close()
修改islice函数中第2个参数n即可，表示读到f文件对象的第n行
python 读取CSV 文件
读取一个CSV 文件
最全的
一个简化版本
filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)
可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中
本地文件读取实例：://localhost/path/to/table.csv
**sep **: str, default ‘,’
指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：'\r\t'
**delimiter **: str, default None
定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）
delim_whitespace : boolean, default False.
指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep='\s+'。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。
在新版本0.18.1支持
header : int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉。
注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。
**names **: array-like, default None
用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_dupe_cols=True。
index_col : int or sequence or False, default None
用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。
如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。
usecols : array-like, default None
返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。
as_recarray : boolean, default False
不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。
返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。
**squeeze **: boolean, default False
如果文件值包含一列，则返回一个Series
**prefix **: str, default None
在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, ...
**mangle_dupe_cols **: boolean, default True
重复的列，将‘X’...’X’表示为‘X.0’...’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。
dtype : Type name or dict of column - type, default None
每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
**engine **: {‘c’, ‘python’}, optional
Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.
使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。
converters : dict, default None
列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。
true_values : list, default None
Values to consider as True
false_values : list, default None
Values to consider as False
**skipinitialspace **: boolean, default False
忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.
skiprows : list-like or integer, default None
需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。
skipfooter : int, default 0
从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)
skip_footer : int, default 0
不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样。
nrows : int, default None
需要读取的行数（从文件头开始算起）。
na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.
**keep_default_na **: bool, default True
如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。
**na_filter **: boolean, default True
是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。
verbose : boolean, default False
是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。
skip_blank_lines : boolean, default True
如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。
**parse_dates **: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False
infer_datetime_format : boolean, default False
如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。
**keep_date_col **: boolean, default False
如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。
date_parser : function, default None
用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。
1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；
2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；
3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。
**dayfirst **: boolean, default False
DD/MM格式的日期类型
**iterator **: boolean, default False
返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。
chunksize : int, default None
文件块的大小， See IO Tools docs for more information on iterator and chunksize.
compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’
直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。
新版本0.18.1版本支持zip和xz解压
thousands : str, default None
千分位分割符，如“，”或者“."
decimal : str, default ‘.’
字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).
float_precision : string, default None
Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.
指定
**lineterminator **: str (length 1), default None
行分割符，只在C解析器下使用。
**quotechar **: str (length 1), optional
引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。
quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)
doublequote : boolean, default True
双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。
escapechar : str (length 1), default None
当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
comment : str, default None
标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。例如如果指定comment='#' 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那么返回结果将是以’a,b,c'作为header。
encoding : str, default None
指定字符集类型，通常指定为'utf-8'. List of Python standard encodings
dialect : str or csv.Dialect instance, default None
如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档
tupleize_cols : boolean, default False
Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)
error_bad_lines : boolean, default True
如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。
warn_bad_lines : boolean, default True
如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。
**low_memory **: boolean, default True
分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）
**buffer_lines **: int, default None
不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除，因为他的值在解析器中不推荐使用
compact_ints : boolean, default False
不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除
如果设置compact_ints=True ，那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储，是否有符号将取决于use_unsigned 参数
use_unsigned : boolean, default False
不推荐使用：这个参数将会在未来版本移除
如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True)，指定被压缩的列是有符号还是无符号的。
memory_map : boolean, default False
如果使用的文件在内存内，那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作。
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