53) Python CSV

Рассмотрим следующую Табе

Данные таблицы

Вы можете представить эту таблицу в CSV, как показано ниже.

Данные CSV

Язык программирования, разработан, появился, расширение

Питон, Гвидо ван Россум, 1991, .py

Ява, Джеймс Гослинг, 1995, .java

C ++, Бьярн Страуструп, 1983, .cpp

Как видите, каждая строка — это новая строка, а каждый столбец разделен запятой. Это пример того, как выглядит файл CSV.

Python предоставляет модуль CSV для обработки файлов CSV. Для чтения / записи данных вам нужно пройтись по строкам CSV. Вам нужно использовать метод split для получения данных из указанных столбцов.

В документации модуля CSV вы можете найти следующие функции:

• csv.field_size_limit — возвращает максимальный размер поля
• csv.get_dialect — получить диалект, связанный с именем
• csv.list_dialects — показать все зарегистрированные диалекты
• csv.reader — читать данные из файла csv
• csv.register_dialect — ассоциирует диалект с именем
• csv.writer — записывает данные в файл csv
• csv.unregister_dialect — удалить диалект, связанный с именем реестра диалекта
• csv.QUOTE_ALL — Цитировать все, независимо от типа.
• csv.QUOTE_MINIMAL — заключить в кавычки поля со специальными символами
• csv.QUOTE_NONNUMERIC — заключить в кавычки все поля, которые не являются числовыми значениями
• csv.QUOTE_NONE — ничего не заключать в кавычки

В этом руководстве мы сосредоточимся только на функциях чтения и записи, которые позволяют редактировать, изменять и манипулировать данными в файле CSV.

Для чтения данных из CSV-файлов необходимо использовать функцию чтения для создания объекта чтения.

Функция чтения разработана, чтобы взять каждую строку файла и составить список всех столбцов. Затем вы должны выбрать столбец, для которого вы хотите переменные данные.

Это звучит намного сложнее, чем есть. Давайте посмотрим на этот пример, и мы обнаружим, что работать с CSV-файлом не так сложно.

#import necessary modules
import csv
with open('X:\data.csv','rt')as f:
  data = csv.reader(f)
  for row in data:
        print(row)

Когда вы запустите программу выше, результат будет:

['Programming language; Designed by; Appeared; Extension']
['Python; Guido van Rossum; 1991; .py']
['Java; James Gosling; 1995; .java']
['C++; Bjarne Stroustrup;1983;.cpp']

Вы также можете использовать DictReader для чтения файлов CSV. Результаты интерпретируются как словарь, в котором строка заголовка является ключом, а остальные строки являются значениями.

Рассмотрим следующий код

#import necessary modules
import csv

reader = csv.DictReader(open("file2.csv"))
for raw in reader:
    print(raw)

Результат этого кода:

OrderedDict([('Programming language', 'Python'), ('Designed by', 'Guido van Rossum'), (' Appeared', ' 1991'), (' Extension', ' .py')])
OrderedDict([('Programming language', 'Java'), ('Designed by', 'James Gosling'), (' Appeared', ' 1995'), (' Extension', ' .java')])
OrderedDict([('Programming language', 'C++'), ('Designed by', ' Bjarne Stroustrup'), (' Appeared', ' 1985'), (' Extension', ' .cpp')])

Если у вас есть набор данных, которые вы хотели бы сохранить в CSV-файле, вы должны использовать функцию writer (). Чтобы перебрать данные по строкам (строкам), вы должны использовать функцию writerow ().

Рассмотрим следующий пример. Мы записываем данные в файл «writeData.csv», где разделитель является апострофом.

#import necessary modules
import csv

with open('X:\writeData.csv', mode='w') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

    #way to write to csv file
    writer.writerow(['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
    writer.writerow(['Python', 'Guido van Rossum', '1991', '.py'])
    writer.writerow(['Java', 'James Gosling', '1995', '.java'])
    writer.writerow(['C++', 'Bjarne Stroustrup', '1985', '.cpp'])

Результат в CSV-файле:

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
Python, Guido van Rossum, 1991, .py
Java, James Gosling, 1995, .java
C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, позволяющая вам манипулировать данными в Python. Панды предоставляют простой способ создавать, манипулировать и удалять данные.

Вы должны установить библиотеку pandas с помощью команды <code> pip install pandas </ code>. В Windows вы будете выполнять эту команду в командной строке, а в Linux — в терминале.

Чтение CSV в pandas DataFrame очень быстро и просто:

#import necessary modules
import pandas
result = pandas.read_csv('X:\data.csv')
print(result)

Результат:

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp	

Очень полезная библиотека. Всего в трех строках кода вы получите тот же результат, что и ранее. Панды знают, что первая строка CSV содержала имена столбцов, и она будет использовать их автоматически.

Запись в CSV-файл с помощью Pandas так же проста, как и чтение. Здесь вы можете убедить в этом. Сначала вы должны создать DataFrame на основе следующего кода.

from pandas import DataFrame
C = {'Programming language': ['Python','Java', 'C++'],
        'Designed by': ['Guido van Rossum', 'James Gosling', 'Bjarne Stroustrup'],
        'Appeared': ['1991', '1995', '1985'],
        'Extension': ['.py', '.java', '.cpp'],
    }
df = DataFrame(C, columns= ['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
export_csv = df.to_csv (r'X:\pandaresult.csv', index = None, header=True) # here you have to write path, where result file will be stored
print (df)

Вот вывод

Programming language, Designed by, Appeared, Extension
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

И файл CSV создается в указанном месте.