这篇文章主要介绍用python读CSV表格的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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用python读CSV表格的方法：

1、使用PythonI/O读取csv文件

使用python I/O方法进行读取时即是新建一个List 列表然后按照先行后列的顺序(类似C语言中的二维数组)将数据存进空的List对象中，如果需要将其转化为numpy 数组也可以使用np.array(List name)进行对象之间的转化。

birth_data = []
with open(birth_weight_file) as csvfile:
    csv_reader = csv.reader(csvfile)  # 使用csv.reader读取csvfile中的文件
    birth_header = next(csv_reader)  # 读取第一行每一列的标题
    for row in csv_reader:  # 将csv 文件中的数据保存到birth_data中
        birth_data.append(row)

birth_data = [[float(x) for x in row] for row in birth_data]  # 将数据从string形式转换为float形式

birth_data = np.array(birth_data)  # 将list数组转化成array数组便于查看数据结构
birth_header = np.array(birth_header)
print(birth_data.shape)  # 利用.shape查看结构。
print(birth_header.shape)
#
# (189, 9)
# (9,)

2、使用Pandas读取CSV文件

import pandas as pd

csv_data = pd.read_csv('birth_weight.csv')  # 读取训练数据
print(csv_data.shape)  # (189, 9)
N = 5
csv_batch_data = csv_data.tail(N)  # 取后5条数据
print(csv_batch_data.shape)  # (5, 9)
train_batch_data = csv_batch_data[list(range(3, 6))]  # 取这20条数据的3到5列值(索引从0开始)
print(train_batch_data)

#      RACE  SMOKE  PTL
# 184   0.0    0.0  0.0
# 185   0.0    0.0  1.0
# 186   0.0    1.0  0.0
# 187   0.0    0.0  0.0
# 188   0.0    0.0  1.0

3、使用Tensorflow读取CSV文件

'''使用Tensorflow读取csv数据'''
filename = 'birth_weight.csv'
file_queue = tf.train.string_input_producer([filename])  # 设置文件名队列，这样做能够批量读取文件夹中的文件
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)  # 使用tensorflow文本行阅读器，并且设置忽略第一行
key, value = reader.read(file_queue)
defaults = [[0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.], [0.]]  # 设置列属性的数据格式
LOW, AGE, LWT, RACE, SMOKE, PTL, HT, UI, BWT = tf.decode_csv(value, defaults)
# 将读取的数据编码为我们设置的默认格式
vertor_example = tf.stack([AGE, LWT, RACE, SMOKE, PTL, HT, UI])  # 读取得到的中间7列属性为训练特征
vertor_label = tf.stack([BWT])  # 读取得到的BWT值表示训练标签

# 用于给取出的数据添加上batch_size维度，以批处理的方式读出数据。可以设置批处理数据大小，是否重复读取数据，容量大小，队列末尾大小，读取线程等属性。
example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([vertor_example, vertor_label], batch_size=10, capacity=100, min_after_dequeue=10)

# 初始化Session
with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()  # 线程管理器
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
    print(sess.run(tf.shape(example_batch)))  # [10  7]
    print(sess.run(tf.shape(label_batch)))  # [10  1]
    print(sess.run(example_batch)[3])  # [ 19.  91.   0.   1.   1.   0.   1.]
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

'''
对于使用所有Tensorflow的I/O操作来说开启和关闭线程管理器都是必要的操作
with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()  # 线程管理器
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
    #  Your code here~
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)
'''

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