如何在Python中高效地读取CSV？

在Python中高效地读取CSV文件可以使用csv模块，该模块提供了读取和写入CSV文件的功能。以下是一种高效的读取CSV文件的方法：

import csv

def read_csv(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            data.append(row)
    return data

以上代码定义了一个read_csv函数，它接受一个CSV文件的路径作为参数，并返回一个包含CSV文件数据的列表。在函数内部，我们使用csv.reader创建一个CSV读取器对象，并使用reader迭代读取每一行数据，然后将其添加到data列表中。

使用该函数读取CSV文件非常简单，只需调用read_csv函数，并传入CSV文件的路径，如下所示：

data = read_csv('data.csv')

需要注意的是，csv模块还提供了其他一些函数和参数，用于处理不同的CSV文件格式和特殊需求。例如，可以使用csv.DictReader来读取带有列标题的CSV文件，并将每行数据转化为字典类型。另外，csv模块还支持自定义分隔符、引号字符和行结束符等参数，以适应不同的CSV文件格式。

对于高效读取CSV文件后的进一步处理，可以使用pandas库。pandas提供了丰富的数据处理和分析功能，能够轻松地进行数据过滤、转换、聚合等操作。

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