如何使用Python读取电子表格的数据

这篇文章主要介绍“如何使用Python读取电子表格的数据”，在日常操作中，相信很多人在如何使用Python读取电子表格的数据问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何使用Python读取电子表格的数据”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

从电子表格读取 CSV

Python 包含了一个 csv 模块，它可读取和写入 CSV 数据。大多数电子表格应用，无论是原生（例如  Excel 或 Numbers）还是基于 Web 的（例如 Google Sheet），都可以导出 CSV  数据。实际上，许多其他可发布表格报告的服务也可以导出为 CSV（例如，PayPal）。

Python csv 模块有一个名为 DictReader 的内置读取器方法，它可以将每个数据行作为有序字典 （OrderedDict） 处理。它需要一个文件对象访问 CSV 数据。因此，如果上面的文件在当前目录中为 example.csv，那么以下代码段是获取此数据的一种方法：

f = open('example.csv', 'r')from csv import DictReaderd = DictReader(f)data = []for row in d:    data.append(row)

现在，内存中的 data 对象是 OrderedDict 对象的列表：

[OrderedDict([('Name', 'John Q. Smith'),               ('Email', 'jqsmith@example.com'),               ('Country', 'USA')]),  OrderedDict([('Name', 'Petr Novak'),               ('Email', 'pnovak@example.com'),               ('Country', 'CZ')]),  OrderedDict([('Name', 'Bernard Jones'),               ('Email', 'bjones@example.com'),               ('Country', 'UK')])]

引用这些对象很容易：

>>> print(data[0]['Country'])USA>>> print(data[2]['Email'])bjones@example.com

顺便说一句，如果你需要处理没有字段名标题行的 CSV 文件，那么 DictReader 类可以让你定义它们。在上面的示例中，添加 fieldnames 参数并传递一系列名称：

d = DictReader(f, fieldnames=['Name', 'Email', 'Country'])

真实例子

我最近想从一长串人员名单中随机选择一个中奖者。我从电子表格中提取的 CSV 数据是一个简单的名字和邮件地址列表。

幸运的是，Python 有一个有用的 random 模块，可以很好地生成随机值。该模块 Random 类中的 randrange 函数正是我需要的。你可以给它一个常规的数字范围（例如整数），以及它们之间的步长值。然后，该函数会生成一个随机结果，这意味着我可以在数据的总行数范围内获得一个随机整数（或者说是行号）。

这个小程序运行良好：

from csv import DictReaderfrom random import Random d = DictReader(open('mydata.csv'))data = []for row in d:    data.append(row) r = Random()winner = data[r.randrange(0, len(data), 1)]print('The winner is:', winner['Name'])print('Email address:', winner['Email'])

到此，关于“如何使用Python读取电子表格的数据”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！