A Datoteka CSV (vrednosti, ločene z vejico). je datoteka z navadnim besedilom, kjer vsaka vrstica predstavlja podatkovni zapis, polja znotraj vsakega zapisa pa so ločena z vejicami. Zaradi svoje preprostosti in berljivosti se pogosto uporablja za preglednice in zbirke podatkov.

Spodaj je nekaj operacij, ki jih izvajamo med delom z datotekami Python CSV v Pythonu

Branje datoteke CSV

Branje iz datoteke CSV poteka z uporabo predmeta reader. Datoteka CSV se odpre kot besedilna datoteka z vgrajeno Pythonovo funkcijo open(), ki vrne predmet datoteke. V tem primeru najprej odpremo datoteko CSV v načinu READ, datotečni objekt se pretvori v objekt csv.reader in izvede se nadaljnja operacija. Koda in podrobna razlaga sta podani spodaj.

import csv filename = 'aapl.csv' # File name fields = [] # Column names rows = [] # Data rows with open(filename 'r') as csvfile: csvreader = csv.reader(csvfile) # Reader object fields = next(csvreader) # Read header for row in csvreader: # Read rows rows.append(row) print('Total no. of rows: %d' % csvreader.line_num) # Row count print('Field names are: ' + ' '.join(fields)) print('nFirst 5 rows are:n') for row in rows[:5]: for col in row: print('%10s' % col end=' ') print('n') 

Izhod

Zgornji primer uporablja datoteko CSV aapl.csv ki jih je mogoče prenesti s tukaj .

Pojasnilo:

• z odprtim (...) varno odpre datoteko CSV v načinu branja z upraviteljem konteksta.
• csv.reader(csvfile) spremeni datoteko v predmet bralnika CSV.
• naslednji (csvreader) ekstrahira prvo vrstico kot naslove stolpcev.
• Skozi zanko csvreader da dodate vsako vrstico (kot seznam) vrsticam.
• Natisni skupne glave vrstic in prvih 5 podatkovnih vrstic v oblikovanem pogledu.

Branje datotek CSV v slovar s csv

Datoteko CSV lahko preberemo v slovar z uporabo modula csv v Pythonu in razreda csv.DictReader. Tukaj je primer:

Recimo, da imamo a zaposleni.csv datoteka in vsebina v njej bosta:

imeoddelkarojstni_dan_mesec
John SmithHRJulij
Alice Johnson oktober
Bob WilliamsFinanceJanuar

primer: To prebere vsako vrstico kot slovar (glave kot ključe), nato pa jo doda seznamu.

import csv with open('employees.csv' mode='r') as file: csv_reader = csv.DictReader(file) # Create DictReader data_list = [] # List to store dictionaries for row in csv_reader: data_list.append(row) for data in data_list: print(data) 

Izhod:

{'name': 'John Smith' 'department': 'HR' 'birthday_month': 'julij'}
{'name': 'Alice Johnson' 'department': 'IT' 'birthday_month': 'oktober'}
{'name': 'Bob Williams' 'department': 'Finance' 'birthday_month': 'januar'}

Pojasnilo:

linux, kako preimenovati imenik

• z odprtim (...) odpre datoteko z upraviteljem konteksta.
• csv.DictReader(datoteka) prebere vsako vrstico kot slovar z uporabo glav kot ključev.
• data_list.append(vrstica) shrani vsak slovar na seznam.

Pisanje v datoteko CSV

Za pisanje v datoteko CSV najprej odpremo datoteko CSV v načinu WRITE. Objekt datoteke se pretvori v objekt csv.writer in izvedejo se nadaljnje operacije. Koda in podrobna razlaga sta podani spodaj.

import csv # Define header and data rows fields = ['Name' 'Branch' 'Year' 'CGPA'] rows = [ ['Nikhil' 'COE' '2' '9.0'] ['Sanchit' 'COE' '2' '9.1'] ['Aditya' 'IT' '2' '9.3'] ['Sagar' 'SE' '1' '9.5'] ['Prateek' 'MCE' '3' '7.8'] ['Sahil' 'EP' '2' '9.1'] ] filename = 'university_records.csv' with open(filename 'w') as csvfile: csvwriter = csv.writer(csvfile) # Create writer object csvwriter.writerow(fields) # Write header csvwriter.writerows(rows) # Write multiple rows 

Pojasnilo:

• polja definira glave stolpcev in vrstice, ki vsebujejo podatke kot seznam seznamov.
• z odprto (... 'w') odpre datoteko v načinu pisanja z upraviteljem konteksta.
• csv.writer(csvfile) ustvari pisalni objekt za pisanje v CSV.
• writerow(polja) zapiše naslovno vrstico v datoteko.
• pisne vrstice (vrstice) zapiše vse podatkovne vrstice v CSV hkrati.

Pisanje slovarja v datoteko CSV

Za pisanje slovarja v datoteko CSV se objekt datoteke (csvfile) pretvori v objekt DictWriter. Podroben primer z razlago in kodo je podan spodaj.

# importing the csv module import csv # my data rows as dictionary objects mydict = [{'branch': 'COE' 'cgpa': '9.0' 'name': 'Nikhil' 'year': '2'} {'branch': 'COE' 'cgpa': '9.1' 'name': 'Sanchit' 'year': '2'} {'branch': 'IT' 'cgpa': '9.3' 'name': 'Aditya' 'year': '2'} {'branch': 'SE' 'cgpa': '9.5' 'name': 'Sagar' 'year': '1'} {'branch': 'MCE' 'cgpa': '7.8' 'name': 'Prateek' 'year': '3'} {'branch': 'EP' 'cgpa': '9.1' 'name': 'Sahil' 'year': '2'}] # field names fields = ['name' 'branch' 'year' 'cgpa'] # name of csv file filename = 'university_records.csv' # writing to csv file with open(filename 'w') as csvfile: # creating a csv dict writer object writer = csv.DictWriter(csvfile fieldnames=fields) # writing headers (field names) writer.writeheader() # writing data rows writer.writerows(mydict) 

Izhod

Upoštevajte, da je datoteka CSV v navadnem besedilu videti takole:

Pojasnilo:

pogledi in tabele

• z odprtim (...) varno odpre datoteko z upraviteljem konteksta.
• csv.DictWriter(... ) preslika slovarske ključe v stolpce CSV.
• pisna glava() piše naslove stolpcev.
• writerows(mydict) zapiše vse slovarje kot vrstice CSV.

Branje datotek CSV s Pandas

Lahko preberemo a Python CSV datoteke z uporabo Pandas pandas.read_csv() funkcijo. Tukaj je primer:

Recimo, da imamo datoteko zaposlenih.csv in vsebina v njej bo:

imeoddelkarojstni_dan_mesec
John SmithHRJulij
Alice Johnson oktober
Bob WilliamsFinanceJanuar

V tem primeru pd.read_csv() prebere datoteko CSV v Pandas DataFrame. Nastali DataFrame se lahko uporablja za različne naloge obdelave podatkov in analize.

import pandas as pd # Read the CSV file into a DataFrame df = pd.read_csv('employees.csv') # Display the DataFrame print(df) 

Izhod:

ime oddelka rojstni dan_mesec
0 John Smith HR julij
1 Alice Johnson IT oktober
2. Bob Williams Finance januar

S funkcijo pandas DataFrame lahko dostopamo do podatkov filtriranja določenih stolpcev in izvajamo različne operacije. Na primer, če želimo dostopati do stolpca 'name', lahko uporabimo df['name'].

# Access the 'name' column names = df['name'] print(names) 

Izhod :

0 John Smith
1 Alice Johnson
2 Bob Williams
Ime: ime dtip: predmet

Pisanje datotek CSV s Pandas

Pande lahko uporabimo za pisanje datotek CSV. To je mogoče storiti z uporabo pd.DataFrame() funkcijo. V tem primeru je Pande knjižnica se uporablja za pretvorbo seznama slovarjev (mydict) v DataFrame, ki predstavlja tabelarične podatke. DataFrame se nato zapiše v datoteko Python CSV z imenom 'output.csv' z uporabo metode to_csv, ki ustvari strukturirano in berljivo podatkovno datoteko za nadaljnjo analizo ali skupno rabo.

import pandas as pd mydict = [ {'branch': 'COE' 'cgpa': '9.0' 'name': 'Nikhil' 'year': '2'} {'branch': 'COE' 'cgpa': '9.1' 'name': 'Sanchit' 'year': '2'} {'branch': 'IT' 'cgpa': '9.3' 'name': 'Aditya' 'year': '2'} {'branch': 'SE' 'cgpa': '9.5' 'name': 'Sagar' 'year': '1'} {'branch': 'MCE' 'cgpa': '7.8' 'name': 'Prateek' 'year': '3'} {'branch': 'EP' 'cgpa': '9.1' 'name': 'Sahil' 'year': '2'} ] # Create a DataFrame from the list of dictionaries df = pd.DataFrame(mydict) # Write the DataFrame to a CSV file df.to_csv('output.csv' index=False) 

Izhodna datoteka CSV:

vejacgpanameyear
COE9.0Nikhil2
COE9.1Sanchit2
IT9.3Aditya2
SE9.5Sagar1
MCE7.8Prateek3
EP9.1Sahil2

Shranjevanje e-pošte v datoteke CSV

Začnemo z uvozom modula csv in ga uporabimo za shranjevanje imen in e-poštnih naslovov kot vrednosti, ločenih z vejico. S funkcijo open() ustvarimo datoteko CSV in nato vsako vrstico zapišemo s predmetom pisca z ločenimi stolpci za imena in e-poštna sporočila.

# importing the csv module import csv # field names fields = ['Name' 'Email'] # data rows of csv file rows = [ ['Nikhil' '[email protected]'] ['Sanchit' '[email protected]'] ['Aditya' '[email protected]'] ['Sagar' '[email protected]'] ['Prateek' '[email protected]'] ['Sahil' '[email protected]']] # name of csv file filename = 'email_records.csv' # writing to csv file with open(filename 'w') as csvfile: # creating a csv writer object csvwriter = csv.writer(csvfile) # writing the fields csvwriter.writerow(fields) # writing the data rows csvwriter.writerows(rows) 

Izhod: