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私は CSV ファイルを持っています。これがどのように見えるかのサンプルです:

Year:  Dec: Jan:
1      50   60
2      25   50
3      30   30
4      40   20
5      10   10

ファイルを読み込んで各列を印刷する方法を知っています（例 - ['Year', '1', '2', '3', etc]）。しかし、私が実際にやりたいのは、行を読み取ることです。これは['Year', 'Dec', 'Jan']次['1', '50', '60']のようになります。

そして、これらの数値['1', '50', '60']を変数に保存して、後で合計できるようにしたいと思います。

Year_1 = ['50', '60']. それならできるsum(Year_1) = 110。

Python 3でそれを行うにはどうすればよいですか?

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10 に答える 10

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csvモジュールを使用します：

import csv

with open("test.csv", "r") as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter="\t")
    for i, line in enumerate(reader):
        print 'line[{}] = {}'.format(i, line)

出力：

line[0] = ['Year:', 'Dec:', 'Jan:']
line[1] = ['1', '50', '60']
line[2] = ['2', '25', '50']
line[3] = ['3', '30', '30']
line[4] = ['4', '40', '20']
line[5] = ['5', '10', '10']
于 2012-11-17T06:48:42.823 に答える
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次のようなことができます。

with open("data1.txt") as f:
    lis = [line.split() for line in f]        # create a list of lists
    for i, x in enumerate(lis):              #print the list items 
        print "line{0} = {1}".format(i, x)

# output 
line0 = ['Year:', 'Dec:', 'Jan:']
line1 = ['1', '50', '60']
line2 = ['2', '25', '50']
line3 = ['3', '30', '30']
line4 = ['4', '40', '20']
line5 = ['5', '10', '10']

また ：

with open("data1.txt") as f:
    for i, line in enumerate(f):             
        print "line {0} = {1}".format(i, line.split())

# output         
line 0 = ['Year:', 'Dec:', 'Jan:']
line 1 = ['1', '50', '60']
line 2 = ['2', '25', '50']
line 3 = ['3', '30', '30']
line 4 = ['4', '40', '20']
line 5 = ['5', '10', '10']

編集：

with open('data1.txt') as f:
    print "{0}".format(f.readline().split())
    for x in f:
        x = x.split()
        print "{0} = {1}".format(x[0],sum(map(int, x[1:])))

# output          
['Year:', 'Dec:', 'Jan:']
1 = 110
2 = 75
3 = 60
4 = 60
5 = 20
于 2012-11-17T06:59:23.573 に答える
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列ごとに読むのは難しいですか？

とにかく、これは行を読み取り、値をリストに保存します。

for line in open("csvfile.csv"):
    csv_row = line.split() #returns a list ["1","50","60"]

最新のソリューション:

# pip install pandas
import pandas as pd 
df = pd.read_table("csvfile.csv", sep=" ")
于 2012-11-17T06:39:37.850 に答える