1、使用 csv 模块
首先，你需要导入`csv`模块：
import csv
接下来，你可以使用`csv.reader()`函数来读取CSV文件。假设你的CSV文件名为`data.csv`，它的内容如下：
Name, Age, Salary
John, 25, 5000
Alice, 30, 6000
Bob, 35, 7000
你可以按照以下方式读取CSV文件中的数据：
with open('data.csv') as file:
csv_reader = csv.reader(file)
for row in csv_reader:
print(row)
这段代码会一行一行地读取CSV文件中的数据，并将每一行的数据以列表的形式打印出来。对于上述的CSV文件，执行以上代码会得到以下结果：
['Name', ' Age', ' Salary']
['John', ' 25', ' 5000']
['Alice', ' 30', ' 6000']
['Bob', ' 35', ' 7000']
你也可以选择性地跳过CSV文件的第一行标题行，使用`next()`函数实现：
with open('data.csv') as file:
csv_reader = csv.reader(file)
next(csv_reader) # 跳过标题行
for row in csv_reader:
print(row)
执行以上代码，就会得到排除标题行的结果：
['John', ' 25', ' 5000']
['Alice', ' 30', ' 6000']
['Bob', ' 35', ' 7000']
除了`csv.reader()`函数，你还可以使用`csv.DictReader()`函数来读取CSV文件，并将每行数据作为一个字典返回。这样，在循环中你可以通过键名来访问每个字段的值：
with open('data.csv') as file:
csv_reader = csv.DictReader(file)
for row in csv_reader:
print(row['Name'], row['Age'], row['Salary'])
以上代码会输出每个人的姓名、年龄和薪水：
John 25 5000
Alice 30 6000
Bob 35 7000
2.使用 numpy 库
可以使用numpy库中的genfromtxt函数来读取CSV文件,下面是一个示例代码:
import numpy as np
# 读取CSV文件
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')
# 打印读取的数据``print(data)
在上述代码中，genfromtxt函数接收两个参数：文件名和分隔符。你可以将data.csv替换为你要读取的CSV文件的路径。默认情况下，genfromtxt函数会假设CSV文件中的数据都是浮点数，并且会自动处理缺失数据。如果你想指定数据类型或处理其他选项，可以在函数调用中设置相应的参数。
3.pandas库
pandas库读取CSV文件非常方便。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 打印读取的数据``print(data)
这就是使用Python读取CSV文件的方法。你可以根据实际的情况对读取到的数据进行处理和分析。
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