Як розібрати файли CSV у Python

Файли CSV (Comma-Separated Values) є поширеним способом зберігання структурованих даних у текстовому форматі. Вони складаються з рядків даних, розділених комами. Розбір цих файлів у Python може бути корисним для обробки та аналізу даних, а також для експорту даних з інших систем. У цій статті ми дослідимо різні підходи до розбору файлів CSV у Python.

Вступ

Файли CSV використовуються для зберігання табличних даних у текстовому форматі. Дані організовані в рядки і стовпці, а кома використовується як роздільник стовпців. Файли CSV мають просту структуру і їх легко читати та обробляти. Це робить їх ідеальним варіантом для обміну даними між різними системами і додатками.

У Python є кілька бібліотек і методів, які можна використовувати для розбору файлів CSV. Вибір найкращого підходу залежить від конкретних вимог та доступних інструментів. Давайте розглянемо деякі з найбільш поширених методів.

Спосіб 1. Використання бібліотеки csv

Стандартна бібліотека Python включає модуль csv, який надає зручні методи для роботи з файлами CSV. Ось основні кроки для розбору файлу CSV за допомогою модуля csv:

Імпорт модуля csv

python
import csv


Відкриття файлу CSV для читання

python
with open('data.csv', 'r') as csv_file:


Створення об’єкта CSV-рідера

python
csv_reader = csv.reader(csv_file)


Ітерація над рядками у файлі CSV

python
for row in csv_reader:

Обробка кожного рядка

Модуль csv також надає додаткові функції для налаштування параметрів розбору, таких як роздільник, символ перекладу рядка та кодування.

Спосіб 2. Використання бібліотеки pandas

Бібліотека pandas є потужним інструментом для аналізу даних у Python. Вона надає метод read_csv() для зручного розбору файлів CSV. Ось основні кроки для розбору файлу CSV за допомогою pandas:

Імпорт бібліотеки pandas

python
import pandas as pd


Завантаження файлу CSV у DataFrame

python
df = pd.read_csv('data.csv')


DataFrame pandas надає зручний спосіб отримати доступ до даних, маніпулювати ними та виконувати аналіз даних.

Спосіб 3. Використання бібліотеки xlrd

Бібліотека xlrd призначена для читання файлів Microsoft Excel, але вона також може розбирати файли CSV. Ось основні кроки для розбору файлу CSV за допомогою xlrd:

Імпорт бібліотеки xlrd

python
import xlrd


Відкриття файлу CSV

python
workbook = xlrd.open_workbook('data.csv')


Отримання робочого аркуша

python
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)


Ітерація над клітинками у робочому аркуші

python
for row_num in range(worksheet.nrows):
for col_num in range(worksheet.ncols):

Обробка кожної клітинки

Спосіб 4. Використання вбудованого методу split()

Також можна використовувати вбудований метод split() у Python для розбору файлів CSV, розділяючи рядки за комами. Ось основні кроки для розбору файлу CSV за допомогою методу split():

Відкриття файлу CSV для читання

python
with open('data.csv', 'r') as csv_file:


Зчитування вмісту файлу у список рядків

python
lines = csv_file.readlines()


Розбиття рядків на стовпці

python
for line in lines:
columns = line.split(',')

Обробка стовпців

Метод split() надає простий спосіб розбору файлів CSV, але він менш гнучкий, ніж використання бібліотек, розроблених спеціально для цієї мети.

Висновок

У цій статті ми дослідили різні підходи до розбору файлів CSV у Python. Вибір найкращого підходу залежить від конкретних вимог і наявних інструментів. Модуль csv стандартної бібліотеки Python є зручним варіантом для базового розбору файлів CSV. Для більш складного розбору даних бібліотека pandas надає потужний набір інструментів. Бібліотека xlrd може бути використана для розбору файлів CSV, а також файлів Microsoft Excel. Вбудований метод split() забезпечує простий спосіб розбору файлів CSV, але він менш гнучкий, ніж спеціалізовані бібліотеки. При виборі підходу важливо враховувати розмір файлу CSV, тип даних, який міститься, та необхідний рівень налаштування.

Додаткові матеріали:

* Документація модуля csv
* Документація бібліотеки pandas
* Документація бібліотеки xlrd

Поширені запитання

1. Як розібрати файл CSV із пропущеними значеннями?
Відповідь: Бібліотека pandas має параметр skipinitialspace, який можна використовувати для ігнорування пропущених просторів при розборі файлів CSV.

2. Як обробити файли CSV, що містять символи роздільників у даних?
Відповідь: Бібліотека csv має параметр quotechar, який можна використовувати для визначення символу, який використовується для оточення значень datаa, що містять символи роздільників.

3. Як розібрати файл CSV із різною кількістю стовпців у різних рядках?
Відповідь: Бібліотека pandas має параметр header=None, який можна використовувати для розбору файлів CSV без заголовків стовпців.

4. Чи можна розібрати стиснуті файли CSV?
Відповідь: Так, бібліотека pandas може розбирати стиснуті файли CSV, такі як файли .gz і .bz2.

5. Як обробити файли CSV, закодовані у різних форматах?
Відповідь: Бібліотека pandas має параметр encoding, який можна використовувати для визначення кодування файлу CSV.

6. Чи є спосіб автоматизувати розбір файлів CSV?
Відповідь: Так, бібліотека pandas надає метод read_csv(), який можна використовувати для автоматичного розбору файлів CSV із певним роздільником та кодуванням.

7. Як зберегти результат розбору CSV у файл?
Відповідь: Бібліотека pandas має метод to_csv(), який можна використовувати для збереження результату розбору CSV у файл.

8. Які бібліотеки Python найкраще підходять для великих файлів CSV?
Відповідь: Бібліотека pyarrow надає високоефективні методи для роботи з великими файлами CSV, як і бібліотека dask.