如何在utils.py的Data_load类中实现CSV多列加载并在main.py调用显示

嗨，新年快乐呀！我来帮你把代码理顺，让你既能把数据加载逻辑封装到类里，又能读取CSV的所有列和表头～

第一步：修改utils.py的Data_load类 #

首先，我们要调整readMyFile方法，让它能读取所有列（原来只取了row[0]，这就是你只能拿到单列的原因），同时把它改成类的实例方法（加上self参数），最后在类的初始化方法里完成数据加载，把结果存为实例属性，方便后续调用。

修改后的utils.py代码如下：

import csv
import pandas as pd

class Data_load():
    def __init__(self, filename):
        # 初始化时直接调用读取方法，把结果存为实例属性self.df
        self.df = self.readMyFile(filename)

    def readMyFile(self, filename):
        file_data = []
        with open(filename, 'r') as csvDataFile:
            csvReader = csv.reader(csvDataFile, delimiter=';')
            # 遍历每一行，把整行数据加入列表（不再只取row[0]）
            for row in csvReader:
                file_data.append(row)
        # 把读取到的列表转成DataFrame，第一行作为表头
        # 这里用file_data[0]当表头，后面的行当数据
        df = pd.DataFrame(file_data[1:], columns=file_data[0])
        return df

第二步：在main.py中调用类并获取完整数据 #

现在你可以在main.py里直接实例化Data_load类，传入你的CSV文件路径，然后就能直接拿到带所有列和表头的DataFrame了：

from utils import Data_load

# 实例化类，传入你的文件路径
data_loader = Data_load('C:\\...\\count_all_terminate.csv')
# 打印完整数据
print(data_loader.df)

关键说明 #

• 为什么之前只有单列？因为原来的代码里file.append(row[0])只取了每行的第一列，现在改成file_data.append(row)就能拿到整行的所有列了。
• 怎么设置表头？我们用读取到的第一行（file_data[0]）作为DataFrame的列名，剩下的行（file_data[1:]）作为数据内容，这样就自动带上表头了。

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