Как прочитать CSV-файл в Python

В Python CSV — это значения, разделенные запятыми, это обычный текстовый файл, который используется для упорядочения табличных данных. CSV выполняет обмен данными, и его необходимо сохранить в файле CSV.

Здесь мы обсудим все 5 методов чтения CSV в Python. И для каждого метода мы привели пример, который приведен ниже.

Содержание

Метод 1: с использованием модуля csv

Модуль Python CSV предлагает функции для чтения, записи и управления файлами CSV.

[email protected],sammy,33
[email protected],john,43
[email protected],stephan,45

Сохраните приведенные выше данные в файле с помощью любого текстового редактора и сохраните файл с расширением(.csv), сохраненный файл может выглядеть так:

Python прочитать CSV-файл

# Import the csv module
import csv 


# Open the datafile.csv file in read mode using the with statement to ensure proper handling #of the file
with open("datafile.csv", 'r') as csvfile:

# Create a csv.reader object from the file object 
    rows = csv.reader(csvfile)                
    for row in rows:                          # Loop through each row in the csv.reader object
        print(row)                            # Print each row to the console

Приведенный выше код использует модуль csv для чтения содержимого файла CSV с именем «datafile.csv».

  • Сначала он открывает файл с помощью оператора with, который автоматически обрабатывает закрытие файла после завершения выполнения блока кода.
  • Затем он создает объект csv.reader из файлового объекта, который можно использовать для чтения содержимого файла построчно. Наконец, он перебирает каждую строку объекта csv.reader и выводит ее на консоль.

Метод 1: с использованием модуля csv

Метод 2: с помощью Pandas

Pandas — популярная библиотека Python для обработки и анализа данных. Он предоставляет простой в использовании метод чтения файлов CSV.

 # Import the pandas module and alias it as 'pd'
import pandas as pd

# Read the 'datafile.csv' file and store it in a pandas DataFrame object named 'data'
data = pd.read_csv('datafile.csv') 

# Print the contents of the 'data' DataFrame object to the console
print(data)

В приведенном выше коде модуль pandas используется для чтения содержимого CSV-файла с именем datafile.csv и сохранения его в объекте DataFrame с именем data.

  • Метод pd.read_csv() автоматически анализирует файл CSV и возвращает объект DataFrame. Наконец, оператор print() используется для отображения содержимого объекта DataFrame data на консоли.

Метод 3: с использованием класса DictReader()

Класс csv.DictReader() — это удобный способ чтения файлов CSV в словари Python. Каждая строка файла CSV представлена в виде словаря, где ключи — это заголовки столбцов, а значения — соответствующие значения в строке.

# Import the csv module
import csv                       

# Open the 'datafile.csv' file in read mode using the with statement to ensure proper handling #of the file object
with open('datafile.csv', 'r') as file: 


# Create a csv.DictReader object from the file object, which reads the file and returns an #ordered dictionary for each row
    reader = csv.DictReader(file)
# Loop through each row in the csv.DictReader object        
    for row in reader: 
# Print each row to the console                  
        print(row)

В приведенном выше коде модуль csv используется для чтения содержимого файла CSV с именем datafile.csv и создания упорядоченного словаря для каждой строки в файле.

  • Оператор with используется для автоматической обработки открытия и закрытия файлового объекта. Метод csv.DictReader() используется для создания объекта словаря, который сопоставляет значения в каждой строке с соответствующими именами столбцов, используя первую строку файла CSV в качестве строки заголовка.
  • Наконец, цикл for используется для перебора каждой строки объекта csv.DictReader и вывода ее на консоль.

Метод 4: с помощью встроенной функции open()

Вы также можете использовать встроенную функцию open() в Python для чтения файла CSV.

# Open the 'datafile.csv' file in read mode using the with statement to ensure proper handling #of the file object
with open('datafile.csv', 'r') as file:  

# Loop through each line in the file object
    for line in file:
# Remove any leading or trailing whitespace from the line using the strip() method, then split #the line into a list of values using the comma separator and print it to the console                   
        print(line.strip().split(','))

Приведенный выше код открывает файл CSV с именем «datafile.csv» и считывает его содержимое, используя файловый объект.

  • Затем он перебирает каждую строку файла, удаляет все начальные и конечные пробелы и разбивает строку на список значений с помощью разделителя-запятой. Наконец, он выводит каждый список значений на консоль.

Метод 5: с помощью функции loadtxt()

Функцию numpy.loadtxt() можно использовать для чтения файла CSV в массив NumPy.

# Import NumPy library with an alias 'np' for ease of use
import numpy as np

# Load data from a CSV file named 'datafile.csv' with ',' as the delimiter
data = np.loadtxt('datafile.csv', delimiter=',')

# Print the loaded data, which is stored in a NumPy array
print(data)

Приведенный выше код импортирует библиотеку NumPy с псевдонимом «np», а затем загружает данные из файла CSV с именем «datafile.csv» с «,» в качестве разделителя, используя функцию «loadtxt», предоставляемую NumPy.

Добавить комментарий