A CSV (durch Kommas getrennte Werte) Bei einer Datei handelt es sich um eine Form eines Nur-Text-Dokuments, das ein bestimmtes Format zum Organisieren tabellarischer Informationen verwendet. Das CSV-Dateiformat ist ein begrenztes Textdokument, das zur Unterscheidung der Werte ein Komma verwendet. Jede Zeile im Dokument ist ein Datenprotokoll. Jedes Protokoll besteht aus einem oder mehreren durch Kommas getrennten Feldern. Es ist das beliebteste Dateiformat zum Importieren und Exportieren von Tabellenkalkulationen und Datenbanken.
Lesen einer CSV-Datei
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine CSV-Datei einzulesen Python die entweder das CSV-Modul oder die Pandas-Bibliothek verwenden.
- csv-Modul: Das CSV-Modul ist eines der Module in Python, das Klassen zum Lesen und Schreiben tabellarischer Informationen im CSV-Dateiformat bereitstellt.
- Pandas-Bibliothek: Die Pandas-Bibliothek ist eine der Open-Source-Python-Bibliotheken, die leistungsstarke, praktische Datenstrukturen sowie Datenanalysetools und -techniken für die Python-Programmierung bereitstellt.
Lesen eines CSV-Dateiformats in Python:
Betrachten Sie die unten genannte CSV-Datei „Giants.CSV“ :
Verwendung von csv.reader()
Zunächst wird die CSV-Datei mit geöffnet offen() Methode im „r“-Modus (gibt den Lesemodus beim Öffnen einer Datei an), die das Dateiobjekt zurückgibt. Anschließend wird es mithilfe der Methode „reader()“ des CSV-Moduls gelesen, die das Reader-Objekt zurückgibt, das die Zeilen im angegebenen CSV-Dokument durchläuft.
Notiz: Der 'mit' Das Schlüsselwort wird zusammen mit der open()-Methode verwendet, da es die Ausnahmebehandlung vereinfacht und die CSV-Datei automatisch schließt.
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Beispiel: Dieser Code liest und druckt den Inhalt einer CSV-Datei mit dem Namen „Giants.csv“ Verwendung dercsv>Modul in Python. Es öffnet die Datei im Lesemodus, liest die Zeilen und druckt sie einzeln mit a ausfor>Schleife. Der csv.reader()> Die Funktion wird zum Lesen der CSV-Datei verwendet und die Daten aus jeder Zeile werden auf der Konsole gedruckt.
Python3
import> csv> with>open>(>'Giants.csv'>, mode>=>'r'>)as>file>:> >csvFile>=> csv.reader(>file>)> >for> lines>in> csvFile:> >print>(lines)> |
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Ausgabe:
['Organization', 'CEO', 'Established'] ['Alphabet', 'Sundar Pichai', '02-Oct-15'] ['Microsoft', 'Satya Nadella', '04-Apr-75'] ['Amazon', 'Jeff Bezos', '05-Jul-94']>
Verwendung der Klasse csv.DictReader()
Es ähnelt der vorherigen Methode, die CSV-Datei wird zunächst mit geöffnet open()-Methode Anschließend wird es mithilfe der DictReader-Klasse des CSV-Moduls gelesen, das wie ein normaler Reader funktioniert, die Informationen in der CSV-Datei jedoch einem Wörterbuch zuordnet. Die allererste Zeile der Datei besteht aus Wörterbuchschlüsseln.
Beispiel: Dieser Code liest und druckt den Inhalt einer CSV-Datei mit dem Namen „Giants.csv“ mithilfe voncsv>Modul mitDictReader>. Es öffnet die Datei im Lesemodus, liest die Zeilen und druckt sie einzeln aus.csv.DictReader()>liest die CSV-Datei und behandelt die erste Zeile als Header, wodurch für jede Zeile ein Wörterbuch erstellt wird, in dem die Header-Werte die Schlüssel sind. Der Code druckt jede Zeile als Wörterbuch und erleichtert so die Arbeit mit strukturierten CSV-Daten.
Python3
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import> csv> with>open>(>'Giants.csv'>, mode>=>'r'>) as>file>:> >csvFile>=> csv.DictReader(>file>)> >for> lines>in> csvFile:> >print>(lines)> |
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Ausgabe:
OrderedDict([('Organisation', 'Alphabet'), ('CEO', 'Sundar Pichai'), ('Established', '02-Oct-15′)])
OrderedDict([('Organisation', 'Microsoft'), ('CEO', 'Satya Nadella'), ('Established', '04-Apr-75′)])
OrderedDict([('Organisation', 'Amazon'), ('CEO', 'Jeff Bezos'), ('Established', '05-Jul-94′)])
Verwendung der Methode pandas.read_csv()
Es ist sehr einfach und unkompliziert, eine CSV-Datei mit den Funktionen der Pandas-Bibliothek zu lesen. Hier read_csv()-Methode Die Pandas-Bibliothek wird zum Lesen von Daten aus CSV-Dateien verwendet.
Beispiel: Dieser Code verwendet diepandas>Bibliothek zum Lesen und Anzeigen des Inhalts einer CSV-Datei mit dem Namen „Giants.csv.“ Es liest die CSV-Datei und speichert sie als DataFrame mithilfe von pandas.read_csv()> Funktion. Abschließend wird der gesamte DataFrame ausgedruckt, der eine strukturierte und tabellarische Darstellung der CSV-Daten bietet. Dies ist ein gängiger Ansatz bei der Arbeit mit Tabellendaten in Pythonpandas>bietet leistungsstarke Tools zur Datenbearbeitung und -analyse.
Python3
Fibonacci-Folge Java
import> pandas> csvFile>=> pandas.read_csv(>'Giants.csv'>)> print>(csvFile)> |
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Ausgabe:
Organization CEO Established 0 Alphabet Sundar Pichai 02-Oct-15 1 Microsoft Satya Nadella 04-Apr-75 2 Amazon Jeff Bezos 05-Jul-94>
Notiz: Um mehr über pandas.csv_read() zu erfahren klicken Sie hier .