Cómo leer un archivo CSV en Python

Sin dependencias: csv.DictReader (normalmente, lo que buscas)

Cada fila llega como un diccionario cuyas claves salen de la cabecera: código legible y nada de contar índices.

import csv

with open("users.csv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        print(row["name"], row["email"])

# row = {"name": "Ada", "email": "[email protected]", ...} en cada línea
# los valores SIEMPRE son cadenas: convierte tú mismo los números:
        total += float(row["amount"])

¿El archivo no tiene cabecera? reader y patrones para saltar filas

with open("data.csv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.reader(f)          # filas como listas simples
    next(reader)                    # ← omite la cabecera si hace falta
    for row in reader:
        print(row[0], row[2])

Con pandas (para analizar)

import pandas as pd

df = pd.read_csv("users.csv")
df.head()                          # muestra las primeras 5 filas
df["amount"].sum()                # las columnas ya vienen tipadas

# opciones habituales:
pd.read_csv("f.csv", sep=";")              # archivos con punto y coma (¡Europa!)
pd.read_csv("f.csv", skiprows=2)           # líneas sobrantes antes de la cabecera
pd.read_csv("f.csv", usecols=["name","amount"])  # solo algunas columnas

¿Cuál elegir? Si lees filas para pasarlas a tu programa, usa el módulo csv y no instales nada. Si vas a filtrar, agrupar o hacer cálculos con columnas, pandas se gana sus 100 MB.

Volver a escribir un CSV

rows = [{"name": "Ada", "score": 95}, {"name": "Lin", "score": 88}]

with open("out.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    w = csv.DictWriter(f, fieldnames=["name", "score"])
    w.writeheader()
    w.writerows(rows)