​​在Python中打开CSV文件主要有三种方法：使用内置的csv模块处理基础读写、通过pandas库实现高级数据分析，或借助numpy库进行数值计算。​​ 其中，csv模块适合简单操作，pandas能高效处理复杂数据，而numpy专注于数值矩阵处理。

1. ​​内置csv模块​​
   导入模块后，用open()函数打开文件，结合csv.reader逐行读取数据。例如：

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   import csv
   with open('data.csv', 'r') as file:
       for row in csv.reader(file):
           print(row)

   写入时使用csv.writer，支持自定义分隔符和字典读写（DictReader/DictWriter）。

2. ​​pandas库​​
   安装后通过pd.read_csv()一键读取为DataFrame，支持自动处理缺失值、分块读取大文件及从URL加载数据：

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   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   print(df.head())

   导出数据用df.to_csv()，可忽略索引或指定编码格式。

3. ​​numpy库​​
   适用于数值密集型任务，np.genfromtxt()可跳过表头并指定分隔符：

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   import numpy as np
   data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)

​​根据需求选择工具：轻量级操作选csv，数据分析用pandas，科学计算依赖numpy。注意文件路径、编码（如UTF-8）和异常处理以确保稳定性。​​