如何使用Python从.csv文件中提取特定数据并存储至变量

前置准备 #

首先需要确认你CSV文件的列名、存储路径，以及你要提取的具体数据范围（特定列/特定行/指定货币对应的汇率）。

方案1：使用pandas库（推荐，适合新手操作表格数据） #

1. 安装pandas #

打开终端运行安装命令：
pip install pandas

2. 示例代码 #

假设你的CSV文件名为exchange_rates.csv，包含currency（货币名称）、rate（对应汇率）两列，示例结构如下：

代码实现：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("exchange_rates.csv")

# 场景1：提取所有货币和汇率，存为字典（可直接通过货币名查汇率）
rate_dict = dict(zip(df["currency"], df["rate"]))
# 调用方式：rate_dict["USD"] 即可得到美元汇率

# 场景2：提取特定货币的汇率存入变量，比如美元汇率
usd_rate = df.loc[df["currency"] == "USD", "rate"].iloc[0]

# 场景3：提取指定列的所有值存入列表
currency_list = df["currency"].tolist()
rate_list = df["rate"].tolist()

注意事项 #

• 替换代码中的列名currency、rate为你CSV文件实际的表头名称
• 如果CSV文件和Python代码不在同一个文件夹，需要写文件的绝对路径，比如C:/Users/xxx/Downloads/exchange_rates.csv

方案2：使用Python内置csv模块（无需安装第三方库） #

适合不想额外安装依赖的场景，代码示例：

import csv

rate_dict = {}
with open("exchange_rates.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    # 读取CSV，自动识别表头
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        currency = row["currency"]
        # 把汇率从字符串转为数字类型
        rate = float(row["rate"])
        rate_dict[currency] = rate

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JL Delos Reyes