CSV 列提取

CSV 列提取是指从 CSV 文件中选择和提取某些特定列的数据。你可以通过编程工具（如 Python）来实现这一任务，以下是一些常见的操作方法：

示例 CSV 文件：
假设你有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，内容如下：

pgsql

Name, Age, City, Country
John, 25, New York, USA
Alice, 30, Los Angeles, USA
Bob, 22, Chicago, USA
你可能只想提取 Name 和 City 两列的数据。

使用 Python 提取 CSV 列：
导入 CSV 模块：Python 中可以使用内置的 csv 模块来处理 CSV 文件。
读取 CSV 文件：使用 csv.reader 或 csv.DictReader 读取文件。
提取所需的列：通过指定要提取的列名或列索引来提取数据。
示例代码：
python

import csv

# 要提取的列
columns_to_extract = ['Name', 'City']

# 打开并读取 CSV 文件
with open('data.csv', mode='r') as file:
csv_reader = csv.DictReader(file) # 使用 DictReader 可以按列名提取
extracted_data = []

# 遍历每一行，提取指定列的数据
for row in csv_reader:
extracted_row = {col: row[col] for col in columns_to_extract}
extracted_data.append(extracted_row)

# 打印提取的列数据
for item in extracted_data:
print(item)
输出结果：
bash

{'Name': 'John', 'City': 'New York'}
{'Name': 'Alice', 'City': 'Los Angeles'}
{'Name': 'Bob', 'City': 'Chicago'}
解释：
使用 csv.DictReader 来读取 CSV 文件，它会把每一行转换成一个字典，其中字典的键是列名。
我们指定 columns_to_extract 列表来提取特定的列（在这个例子中是 Name 和 City）。
然后，我们从每一行中提取相应的列数据并存储在 extracted_data 列表中。
其他方法：
提取列的索引：如果你知道列的索引位置，可以使用 csv.reader 来按索引提取列数据。