Python -将数据拆分为csv文件中的列

Question

我有一个csv文件中的数据，看起来像这样导入。

import csv

with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    data = list(csv.reader(f))

数据将像这样输出到打印出行的位置，如data[0] = ['10', '2', '2']等。

我想要的是在中将数据检索为列，而不是行，在本例中，有3列。

Answer 1

您可以创建三个单独的列表，然后使用csv.reader附加到每个列表。

import csv

c1 = []
c2 = []
c3 = []
with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    for row in reader:
        c1.append(row[0])
        c2.append(row[1])
        c3.append(row[2])

Answer 2

自动化程度更高、更灵活的Alexander's answer版本

import csv
from collections import defaultdict

columns = defaultdict(list)
with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    for row in reader:
        for i in range(len(row)):
            columns[i].append(row[i])
# Following line is only necessary if you want a key error for invalid column numbers
columns = dict(columns)

您还可以将其修改为使用列标题而不是列号。

import csv
from collections import defaultdict

columns = defaultdict(list)
with open('Half-life.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    headers = next(reader)
    column_nums = range(len(headers)) # Do NOT change to xrange
    for row in reader:
        for i in column_nums:
            columns[headers[i]].append(row[i])
# Following line is only necessary if you want a key error for invalid column names
columns = dict(columns)

Answer 3

另一种选择是，如果您安装了numpy，您可以使用loadtxt将csv文件读取到numpy数组中。如果您想要更多的列而不是行，那么您可以转置数组(我不太清楚您希望数据是什么样子)。例如：

import numpy as np
# Load data
data = np.loadtxt('csv_file.csv', delimiter=',')
# Transpose data if needs be
data = np.transpose(data)