csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格：
就可以存储为csv文件，文件内容是：
No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95
假设上述csv文件保存为”A.csv”，如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列，即一个字段，利用Python自带的csv模块，有两种方
法可以实现：
第一种方法使用reader函数，接收一个可迭代的对象（比如csv文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出csv的内容：比如下面的
代码可以读取csv的全部内容，以行为单位：import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
rows= [row for row in reader]
print rows得到：[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
['1', 'Apple', '12', '98'],
['2', 'Ben', '13', '97'],
['3', 'Celia', '14', '96'],
['4', 'Dave', '15', '95']]
要提取其中某一列，可以用下面的代码：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
column = [row[2] for row in reader]
print column得到：['Age', '12', '13', '14', '15']
注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号，比如Age在第2列，而不能根据’Age’这个标题查询。这时可以采用第二种
方法：
第二种方法是使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个
字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column = [row for row in reader]
print column得到：[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},
{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},
{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]
如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：
import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
column = [row['Age'] for row in reader]
print column
就得到：
['12', '13', '14', '15']
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