Python提取CSV指定行或列数据的两种方法
本文介绍在Python中利用内置csv模块提取CSV文件特定行或列数据的两种实现方式。通过csv.reader按索引获取数据，以及使用csv.DictReader按列名查询字典结构，帮助开发者灵活处理表格数据。
本文分享一段由站长编写的Python代码，用于提取CSV文件中任意指定列的数据，供读者参考使用。相关代码已托管至Github。
CSV全称为Comma-Separated Values（逗号分隔值），是一种以纯文本形式存储表格数据的格式。例如，以下表格数据：
可以保存为CSV文件，其实际存储内容如下：
No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95
假设上述CSV文件被保存为"A.csv"，若需使用Python像操作Excel那样提取其中某一列（即特定字段）的数据，可以借助Python自带的csv模块，通过以下两种方法实现：
第一种方法是使用reader函数。该函数接收一个可迭代对象（如CSV文件对象），并返回一个生成器，从而允许解析出CSV文件的内容。例如，以下代码用于读取CSV文件的全部内容，并按行进行解析：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
rows= [row for row in reader]
print rows
执行上述代码后，输出结果如下：
[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'], ['1', 'Apple', '12', '98'], ['2', 'Ben', '13', '97'], ['3', 'Celia', '14', '96'], ['4', 'Dave', '15', '95']]
若需提取其中的某一列，可使用以下代码实现：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
column = [row[2] for row in reader]
print column
运行结果如下：
['Age', '12', '13', '14', '15']
需要注意的是，从CSV读取的数据均为字符串（str）类型。此方法要求预先知晓列的序号，例如Age位于第2列，但无法直接通过列标题'Age'进行查询。针对这一限制，可采用第二种方法：
第二种方法是使用DictReader。它与reader函数类似，同样接收一个可迭代对象并返回生成器，但其返回的每个单元格数据被封装在一个字典的值中，而该字典的键则为对应的列标题（即表头）。通过以下代码可以查看DictReader的数据结构：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column = [row for row in reader]
print column
输出结果如下：
[{'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'}]
若希望利用DictReader读取CSV文件的特定列，可以直接通过列标题进行查询：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column = [row['Age'] for row in reader]
print column
最终得到的结果为：
['12', '13', '14', '15']
以上就是使用Python获取CSV文本中某行或某列数据的完整示例，希望能对读者有所帮助。
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