如何去读取一个没有表头的二维csv文件(如下图所示)？

并以元组的形式表现数据：

((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内建的数据处理库：

#python自带的库rows = open('allnodes.csv','r',encoding='utf-8').readlines()lines = [x.rstrip() for x in rows]#去掉每行数据的/n转义字符lines[0] = '1,0,3,180'#手动去掉第一行的csv开始符号data = []#使用列表读取是因为列表长度是可变的，而元组不可。[data.append(eval(i)) for i in lines]#将每一行数据以子列表的形式加入到data中allnodes = tuple(data)#将列表类型转化为元组，若想用二维列表的形式读取即删掉此行语句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库：

import pandas as pddf = pd.read_csv('allnodes.csv',header = None)#因为没有表头，不把第一行作为每一列的索引data = []for i in df.index: data.append(tuple(df.values[i]))allnodes = tuple(data)#若想用二维列表的形式读取即删掉此行语句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))

小结：用python自带的库进行读取的时候可能稍快，但对于大型的多维数据处理，使用pandas可进行更方面，灵活，可视化的操作。

到此这篇关于python中读入二维csv格式的表格方法详解(以元组/列表形式表示)的文章就介绍到这了,更多相关python读入二维csv文件内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！