如何使用Python将CSV文件中的列导出为数组？

下面提供两种常用的实现方式，按需选择：

方法一：使用Python标准库csv（无需第三方依赖） #

如果不想安装额外库，用标准库csv就能完成需求，步骤如下：

import csv

# 初始化两个空数组（用Python列表存储，后续可按需转成numpy数组）
col1 = []
col2 = []

# 打开CSV文件（替换为你的实际文件路径）
with open('your_file.csv', 'r', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 跳过表头（CSV无表头则注释此行）
    next(reader)
    # 逐行读取并转换数值
    for row in reader:
        # 根据数据类型选择int或float转换
        val1 = float(row[0])
        val2 = float(row[1])
        col1.append(val1)
        col2.append(val2)

# 验证结果（打印前5个元素）
print("第一列数组：", col1[:5])
print("第二列数组：", col2[:5])

说明：

• 若CSV无表头，删除next(reader)即可。
• 若需要numpy数组，导入numpy后执行col1 = np.array(col1)即可转换。

方法二：使用pandas（简洁高效，适合大数据场景） #

如果频繁处理数据，pandas能让代码更简洁，处理1000行数据毫无压力：

import pandas as pd

# 读取CSV文件（skiprows=1用于跳过表头，无表头则去掉该参数）
df = pd.read_csv('your_file.csv', skiprows=1, header=None)

# 转为numpy数组或Python列表
col1 = df[0].to_numpy()  # 得到numpy数组
col2 = df[1].tolist()    # 得到Python列表

# 验证结果
print("第一列数组：", col1[:5])
print("第二列数组：", col2[:5])

说明：

• 若CSV有表头，可直接用列名取值，比如df['你的列名1'].to_numpy()。
• pandas会自动识别数值类型，无需手动转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mesaoudene kamel