Hi ha diverses maneres de llegir un fitxer CSV amb Python, principalment en destacaríem dues: la fent servir el Mòdul CSV o utilitzant la coneguda llibreria Pandas.

1. Mòdul CSV:
Exemple de llegir un fitxer CSV que està emmagatzemat a la mateixa carpeta on executem el nostre codi en la versió 3 de Python:

```
import csv

# Obre el fitxer csv
with open('usuaris.csv') as fitxerCsv:
    fileres = csv.DictReader(fitxerCsv)

    # imprimeix per pantalla cada escuna de les fileres en forma de diccionari
    for filera in fileres:
        print(filera)

```




2. Llibreria Pandas:

Pandas es una alternativa interessant si posteriorment volem analitzar les dades de l'arxiu csv ja que permet manipular i fer gràfiques de forma eficient. A continuació es mostra un exemple similar a l'anterior fent servir Pandas:


```
import pandas as pd

continguts = pd.read_csv('./usuaris.csv')

# imprimeix per pantalla els continguts del fitxer en forma de taula
print(continguts)

```

Qualsevol dels dos exemples presentats llegeix els continguts d'un fitxer CSV i els guarda a una variable en memòria per a poder manipular-los i visualitzar-los.
มีหลายวิธีในการอ่านไฟล์ CSV ด้วย Python โดยหลักแล้วเราจะเน้นสองวิธี: การใช้โมดูล CSV หรือใช้ไลบรารี Pandas ที่รู้จักกันดี 1. โมดูล CSV: ตัวอย่างการอ่านไฟล์ CSV ที่ถูกจัดเก็บไว้ในโฟลเดอร์เดียวกับที่เรารันโค้ดของเราใน Python เวอร์ชัน 3: ``` import csv # เปิดไฟล์ csv ด้วย open('usuaris.csv') เป็น fileCsv: fileres = csv.DictReader(fileCsv) # พิมพ์บนหน้าจอแต่ละแถวในรูปแบบของพจนานุกรมสำหรับ filere ใน fileres: print(filere) ``` 2. Pandas Bookstore: Pandas เป็นทางเลือกที่น่าสนใจหากในภายหลังเราต้องการวิเคราะห์ ข้อมูลไฟล์ csv เนื่องจากช่วยให้สามารถจัดการและสร้างกราฟได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างที่คล้ายกับตัวอย่างก่อนหน้าที่ใช้ Pandas: ``` นำเข้า pandas as pd contents = pd.read_csv('./usuaris.csv') # พิมพ์เนื้อหาของไฟล์ในรูปแบบของการพิมพ์ตารางไปที่หน้าจอ (เนื้อหา) ``` ตัวอย่างใดตัวอย่างหนึ่งที่นำเสนอจะอ่านเนื้อหาของไฟล์ CSV และบันทึกลงในตัวแปรในหน่วยความจำเพื่อให้สามารถจัดการและแสดงภาพได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence