如何去讀取一個(gè)沒有表頭的二維csv文件(如下圖所示)？

并以元組的形式表現(xiàn)數(shù)據(jù)：

((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0))

方法一，使用python內(nèi)建的數(shù)據(jù)處理庫(kù)：

#python自帶的庫(kù)rows = open(’allnodes.csv’,’r’,encoding=’utf-8’).readlines()lines = [x.rstrip() for x in rows]#去掉每行數(shù)據(jù)的/n轉(zhuǎn)義字符lines[0] = ’1,0,3,180’#手動(dòng)去掉第一行的csv開始符號(hào)data = []#使用列表讀取是因?yàn)榱斜黹L(zhǎng)度是可變的，而元組不可。[data.append(eval(i)) for i in lines]#將每一行數(shù)據(jù)以子列表的形式加入到data中allnodes = tuple(data)#將列表類型轉(zhuǎn)化為元組，若想用二維列表的形式讀取即刪掉此行語句print(allnodes)

out:((1, 0, 3, 180), (2, 0, 2, 180), (3, 0, 1, 180), (4, 0, 0, 180), (5, 0, 3, 178), (6, 0, 2, 178), (7, 0, 1, 178), (8, 0, 0, 178),...,(29484, -40, 0, 0))

方法二，使用pandas庫(kù)：

import pandas as pddf = pd.read_csv(’allnodes.csv’,header = None)#因?yàn)闆]有表頭，不把第一行作為每一列的索引data = []for i in df.index: data.append(tuple(df.values[i]))allnodes = tuple(data)#若想用二維列表的形式讀取即刪掉此行語句print(allnodes)

out:((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0), (6.0, 0.0, 2.0, 178.0), (7.0, 0.0, 1.0, 178.0), (8.0, 0.0, 0.0, 178.0),..., (29484.0, -40.0, 0.0, 0.0))

小結(jié)：用python自帶的庫(kù)進(jìn)行讀取的時(shí)候可能稍快，但對(duì)于大型的多維數(shù)據(jù)處理，使用pandas可進(jìn)行更方面，靈活，可視化的操作。

到此這篇關(guān)于python中讀入二維csv格式的表格方法詳解(以元組/列表形式表示)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python讀入二維csv文件內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！