CSV文件由多行构成，每行数据之间以换行符分隔，每列数据之间则以逗号分隔。为了遍历CSV文件中的每一行及其各个字段值，首先需要打开文件。这里以Python为例，可以使用内置的open函数打开CSV文件，如csvfile=open('your_csv_file.csv','r')。接下来，为了逐行读取文件内容，可以使用for循环，每读取一行就将其按逗号分割，形成列表，然后添加到另一个列表data中，即data.append(list(line.strip().split(',')))。这样，整个CSV文件的内容就被组织成了一个二维列表，其中每一行数据都以列表形式存储。
除了上述方法，Python的numpy库也提供了一个名为loadtxt的函数，它可以更加方便地读取CSV文件。通过使用这个函数，我们可以直接得到一个二维数组，每一行数据直接作为数组的一行。这种方式不仅简化了代码，而且提高了读取速度。当然，使用loadtxt之前，需要确保安装了numpy库，可以通过pip install numpy进行安装。示例如下：import numpy as np，然后data=np.loadtxt('your_csv_file.csv',delimiter=',')。这种方式同样可以读取CSV文件中的每一行及其各个字段值。
值得注意的是，上述方法均假设CSV文件中的每一行数据都是以逗号作为分隔符。如果文件中的分隔符不是逗号，而是其他字符，如制表符、空格等，可以相应地调整代码中的分隔符参数。例如，使用制表符分隔的数据文件，可以将上述代码中的逗号替换为制表符，即line.strip().split('\t')。这样，代码就能正确处理不同分隔符的CSV文件。
此外，如果CSV文件中包含空行或包含只包含空白字符的行，可以使用strip方法去除这些行，避免它们被加入到数据列表中，如if line.strip(): data.append(list(line.strip().split(',')))。这样，最终的数据列表中就不会包含空行或空白行。
总的来说，遍历CSV文件的每一行及其各个字段值是数据处理中的一项基础任务。通过使用Python的内置函数或第三方库，可以高效地完成这一任务。无论是使用简单的列表推导还是利用numpy库提供的便捷函数，都能实现这一目标，具体选择哪种方法，可以根据实际情况和个人偏好来决定。
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