技术标签： pandas python csv csv文件处理
对于文件的操作中，读写csv操作是一个比较常见的操作，很多时候可能会选择使用python中的文件读取的方式对csv文件操作，这种方式并没有什么问题，但读写的效率不高，编写的代码量也偏多。
这里介绍使用pandas进行简单的读。写也基本类似。
一、Pandas读取表头：
使用pandas读取表头很简单，一行代码搞定，如下：
# 读取表头
head_row = pd.read_csv('123.csv', nrows=0)这一行代码读取的是一个对象，如果要以列表形式输出，可以增加如下一行代码：
# 表头列转为 list
head_row_list = list(head_row)二、读取具体数据：
以文件读取的方式读取具体数据，需要的代码量比较多，也需要做循环遍历，使用pandas操作如下：
# 读取
csv_result = pd.read_csv('123.csv', usecols=head_row_list)
row_list = csv_result.values.tolist()
print(f"行读取结果：{row_list}")上面展示的是打印行读取的结果。使用pandas，还可以很方便的将行转换为列，并打印出行转列的结果，如下代码段：
col_obj = csv_result.T
col_list = col_obj.values.tolist()
print(f"行转列读取结果：{col_list}")
return head_row_list, col_list
完整的代码如下：
import pandas as pd
def csv_file_read():
# 读取表头
head_row = pd.read_csv('123.csv', nrows=0)
print(list(head_row))
# 表头列转为 list
head_row_list = list(head_row)
# 读取
csv_result = pd.read_csv('123.csv', usecols=head_row_list)
row_list = csv_result.values.tolist()
print(f"行读取结果：{row_list}")
col_obj = csv_result.T
col_list = col_obj.values.tolist()
print(f"行转列读取结果：{col_list}")
return head_row_list, col_list
if __name__ == '__main__':
csv_file_read()
是不是很简单，十几行代码即可搞定。
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