CSV 本质上是文本文件，能提供与 Excel 的表格类似的二维数据结构。因为是文本文件，读写都比 Excel 方便容易的多，经常拿来作为数据的中转格式。本文讨论如何快速有效的按列读取 CSV 文件。

站长用Python写了一个可以提取csv任一列的 代码片段

假设"A.csv"文件内容是：

No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95

用 Excel 打开这个 csv， 看起来是这样的：

利用Python自带的 csv 模块 ，有两种方法可以提取其中的一列：

方法一 reader函数

第一种方法使用reader函数，接收一个可迭代的对象（比如csv文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出csv的内容：比如下面的代码可以读取csv的全部内容，以行为单位：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    rows= [row for row in reader]
print rows

得到：

[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
['1', 'Apple', '12', '98'],
['2', 'Ben', '13', '97'],
['3', 'Celia', '14', '96'],
['4', 'Dave', '15', '95']]

要提取其中某一列，可以用下面的代码：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    column = [row[2] for row in reader]
print column

得到：

['Age', '12', '13', '14', '15']

注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号，比如Age在第2列，而不能根据’Age’这个标题查询。所以，这种方法适合读取记录，而不适合按列的方向读取csv文件。这时可以采用第二种方法，即DictReader：

方法二 DictReader

第二种方法是使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    column = [row for row in reader]
print column

得到：

[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},
{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},
{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]

如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    column = [row['Age'] for row in reader]
print column

就得到：

['12', '13', '14', '15']

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