Python读取csv文件（详解版，看了无师自通）

csv 文件格式的本质是一种以文本存储的表格数据（使用 Excel 工具即可读写 csv 文件）。csv 文件的每行代表一行数据，每行数据中每个单元格内的数据以逗号隔开。

Python 提供了 csv 模块来读写 csv 文件。由于 csv 文件的格式本身比较简单（通常第一行是表头，用于说明每列数据的含义，接下来每行代表一行数据），因此使用 csv 模块读取 csv 文件也非常简单：

创建 csv 模块的读取器。

循环调用 csv 读取器的 next() 方法逐行读取 csv 文件内容即可。next() 方法返回一个 list 列表代表一行数据，list 列表的每个元素代表一个单元格数据。

本节使用的是 2017 年广州天气数据的 csv 文件（数据来源于 http://lishi.tianqi.com/ 网站。下面程序示范了使用 csv 读取器来读取 csv 文件的两行内容。

上面程序中第 7 行代码创建了 CSV 读取器，第 9 行、第 12 行代码各读取文件的一行，其中第 7 行代码会返回 csv 文件的表头数据；第 9 行代码会返回真正的数据。

运行上面程序，可以看到如下输出结果：

['Date', 'Max TemperatureC', 'Min TemperatureC', 'Description', 'WindDir', 'WindForce']

['2017-1-1', '24', '13', '晴', '西南风', '1级']

从上面的输出结果可以看到，该文件的每行包含 6 个数据，分别是日期、最高温度、最低温度、天气情况、风向、风力。

掌握了 csv 读取器的用法之后，下面程序将会使用 Matplotlib 来展示 2017 年 7 月广州的最高气温和最低气温。

上面程序的前半部分代码用于从 csv 文件中读取 2017 年 7 月广州的气温数据，程序分别使用了 dates、highs 和 lows 三个 list 列表来保存日期、最高气温、最低气温。

程序的后半部分代码绘制了两条折线来显示最高气温和最低气温，其中第 31 行代码用于绘制最高气温，第 34 行代码用于绘制最低气温；第 37 行代码控制在两条折线之间填充颜色。程序也对坐标轴、图例进行了简单的设置。

运行上面程序，可以看到如图 1 所示的折线图。

图 1 2017 年7 月广州的气温折线图

程序也可以使用 Pygal 来统计 2017 年广州的天气汇总情况，比如统计出阴天、晴天、多云天和雨天各占多少天。程序会使用 csv 读取器读取 2017 年广州阴天、晴天、多云天和雨天共有多少天，然后将这些数据添加到 pygal.Pie 对象中即可绘制饼图。该程序的代码如下：

上面程序的前半部分代码也是用于从 csv 文件中读取 2017 年广州的天气数据，该程序只读取 csv 文件的数据行的第四列数据（天气描述），并使用 shades、sunnys、cloudys、rainys 分别保存阴天、晴天、多云天和雨天的数据。

上面程序中建了一个 pygal.Pie 对象，该对象就表示一个饼图。接下来向 pygal.Pie 对象添加数据。运行上面程序，可以生成如图 2 所示的饼图。