Python:不使用Pandas将目录中的多个csv文件读入字典

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点。它广泛应用于各个领域，包括云计算、数据分析、人工智能等。在云计算领域中，Python可以用于开发各种应用程序、自动化脚本以及数据处理等任务。

对于不使用Pandas将目录中的多个CSV文件读入字典的问题，可以使用Python内置的csv模块来实现。下面是一个完善且全面的答案：

CSV文件是一种常见的数据存储格式，它以逗号分隔不同的字段，并且每一行表示一个数据记录。在Python中，可以使用csv模块来读取和处理CSV文件。

首先，需要导入csv模块：

import csv

然后，可以使用csv模块中的reader函数来逐行读取CSV文件。假设目录中有多个CSV文件，可以使用os模块来获取目录下的所有文件名：

import os

# 获取目录下的所有文件名
file_names = os.listdir('目录路径')

接下来，可以使用一个字典来存储读取的CSV文件数据。字典的键可以是文件名，值可以是文件内容。可以使用Python的字典推导式来实现：

data = {file_name: [] for file_name in file_names}

然后，可以使用csv模块的reader函数逐行读取CSV文件，并将每一行数据添加到对应文件名的值中：

for file_name in file_names:
    with open(file_name, 'r') as file:
        csv_reader = csv.reader(file)
        for row in csv_reader:
            data[file_name].append(row)

最后，可以通过访问字典的键来获取对应文件的数据：

print(data['文件名'])

这样就完成了不使用Pandas将目录中的多个CSV文件读入字典的操作。

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