CSV 本质上是文本文件，能提供与 Excel 的表格类似的二维数据结构。因为是文本文件，读写都比 Excel 方便容易的多，经常拿来作为数据的中转格式。本文讨论如何快速有效的按列读取 CSV 文件。
站长用Python写了一个可以提取csv任一列的 代码片段
假设"A.csv"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 用 Excel 打开这个 csv， 看起来是这样的：
利用Python自带的 csv 模块 ，有两种方法可以提取其中的一列：
方法一 reader函数 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。所以，这种方法适合读取记录，而不适合按列的方向读取csv文件。这时可以采用第二种方法，即DictReader：
方法二 DictReader 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']