Python可通过内置csv模块或第三方库pandas读取CSV文件。使用csv模块时，需用open()打开文件并指定编码，再通过csv.reader逐行解析。以下方法均可用于读取CSV文件的数据，并且使用不同的库/方法方式进行处理。根据具体的需求和使用场景，可以选择最适合的方法来读取和处理CSV文件数据。
一、Python读取CSV的函数
Python内置csv模块和第三方库pandas均可读取CSV文件，以下是两种主流方法：
使用csv模块(标准库)
pythonimport csvwith open('data.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:reader = csv.reader(file) # 或使用csv.DictReader读取为字典for row in reader:print(row) # 每行是一个列表
参数说明：
ｄｅｌｉｍｉｔｅｒ=','：指定分隔符。
quotechar='"'：处理字段中的引号。
使用pandas
pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8', header=0) # header指定列名行print(df.head()) # 显示前5行
常用参数：
sep=','：分隔符。
usecols=[0, 2]：选择特定列。
na_values=['NA', '']：指定缺失值标识。
二、Python读取CSV的注意事项
编码问题
明确文件编码(如utf-8、gbk)，否则中文可能乱码。可通过chardet库检测编码：
pythonimport chardetwith open('data.csv', 'rb') as f:print(chardet.detect(f.read()))
大文件处理
大文件建议分块读取：
pythonfor chunk in pd.read_csv('large.csv', chunksize=10000):process(chunk) # 每次处理1万行
数据清洗
跳过标题行：pd.read_csv
处理缺失值：df.fillna(0)或df.dropna()
性能优化
避免逐行读取，优先使用pandas或csv.DictReader批量处理。
指定列类型减少内存占用。
三、Python读取CSV的常见错误处理
文件路径错误：使用绝对路径或os.path拼接路径：
pythonimport ospath = os.path.join
分隔符不匹配：检查文件实际分隔符(如;或|)。
内存不足：大文件用chunksize或数据库替代。
在Python中读取CSV文件，有几种常见的方法，其中使用Python标准库中的`csv`模块是最基本的方法之一。简单任务用csv模块，数据分析优先选pandas，注意编码、内存和缺失值处理。
