第一列CSV文件使用Python标准库阅读。

Python自带标准库中的csv模块，非常适合读取CSV文件。打开文件后，使用csv模块.reader读取内容，然后遍历每一行数据，并提取第一列，通常是索引为0的元素。

 import csv # 打开文件 with open('example.csv', newline='') as csvfile: # 阅读文件内容 csvreader = csv.reader(csvfile) # 遍历每一行数据 for row in csvreader: # 提取并打印第一列数据 print(row[0]) 

在上述代码中，'example.csv“文件被打开并读取”，csv.负责分析文件的reader函数，然后通过行为单位进行遍历，每一个循环打印出当前行程的第一个元素。

使用Pandas库读取Excel文件的第一列。

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，可以很容易地处理包括Excel文件在内的各种格式的表格数据。Excel文件数据可以通过read_excel函数快速读取，并且可以提取第一列的数据。

 import pandas as pd # 读取文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 提取第一列数据 first_column = df.iloc[:, 0] # 打印第一列数据 print(first_column) 

这个代码段显示了如何使用pd？.read_excel()通过函数读取Excel文件，.iloc[:,0]获取第一列的所有数据。通过索引，可以很容易地选择数据列和行。

第一列文本文件使用open函数读取。

如果数据存储在文本文件中，可以根据分隔符对每行数据进行分割，从而获得第一列数据。下面的代码显示了如何使用Python的基本文件读取方法，并结合字符串的split方法获取第一列数据。

 # 打开文件 with open('example.txt') as file: # 遍历每一行数据 for line in file: # 按空格划分，提取第一列 first_column_data = line.split()[0] # 打印第一列数据 print(first_column_data) 

在上述代码中，使用open函数打开文件并逐行阅读，将每行字符串以空格为分割符号进行分割，然后获得并打印分割后的第一个元素。

第一列结合NumPy库读取二维数组文件。

NumPy库专门用来处理大型多维数组和矩阵，对数值计算很有帮助。第一列数据可以通过使用NumPy方便地从数组类型的数据文件中提取出来。

 import numpy as np # 从NumPy数组读取文件数据 data = np.loadtxt('example.txt') # 获取第一列数据 first_column = data[:, 0] # 打印第一列数据 print(first_column) 

loadtxt法直接将数据加载到NumPy数组中，然后通过数组切片提取第一列，这对数值数据的读取尤为有效。