Как открывать файлы CSV в Python – хранить и получать большие наборы данных

Откройте файл CSV в Python

Файл CSV – это файл со значениями, разделенными запятыми. Говоря простым языком, это текстовый файл, содержащий необычно большой объем данных. Чаще всего это используется для создания баз данных, где каждая единица данных разделяется запятой. Отсюда и название!

Возможность манипулировать, загружать и хранить большие объемы данных – очень полезный навык при программировании. Это особенно верно в отношении Python, поскольку Python является таким популярным вариантом для машинного обучения и анализа данных.

Читайте дальше, и мы узнаем, как читать файлы CSV в Python!

Как читать файлы CSV в Python с помощью импорта модулей

Для начала мы сначала создадим наш CSV-файл.

Вы можете сделать это в Excel, создав простую электронную таблицу и затем сохранив ее как файл CSV. Я составил небольшой список упражнений, который выглядит так:

Как открыть файлы CSV в Python

Предоставлено: Адам Синицки / Android Authority.

Если мы откроем это как текстовый файл, мы увидим, что он хранится следующим образом:

Типы упражнений, подходы и повторения, жим лежа, 3 x 3120 кг приседания, 3 x 3100 кг становая тяга, 3 x 3150 кг сгибания, 3 x 5,25 кг тяги в наклоне, 3 x 5,80 кг военный жим, 3 x 5, 60 кг

Верхняя строка определяет значения, а каждая последующая строка включает три записи!

Итак, как нам открыть это в Python? К счастью, нет необходимости создавать парсер CSV с нуля! Скорее можно просто использовать готовые модули. Тот, который нас интересует, называется, как вы догадались, CSV!

Делаем это так:

импорт csv

Теперь мы можем открыть файл CSV и распечатать эти данные на экране:

с open (‘c: \ Python \ Exercises.csv’) как csv_file: csv = csv.reader (csv_file, delimiter = “,”) для строки в csvFile: print (row)

Мы также можем разделить данные, если хотим делать с ними что-то необычное:

для строки в csvFile: если lineCount> 0: print (f’Perform {row[0]} для {row[1]} подходы и повторения с использованием {row[2]}. ‘) lineCount + = 1

Как видите, это просто прогонит файл, извлечет каждый фрагмент данных, а затем запишет его на простом английском языке.

Или что, если мы хотим вытащить определенную строку?

для строки в CSV: if lineCount == 2: print (f’Perform {row[0]} для {row[1]} подходы и повторения с использованием {row[2]}. ‘) lineCount + = 1

Наконец, что, если мы хотим записать в файл CSV? В этом случае мы можем использовать следующий код:

с open (‘C: \ Python \ Exercises2.csv’, mode = “w”) как training_routine: training_routine = csv.writer (trainingRoutine, delimiter = “,”, quotechar = “” “, quoting = csv.QUOTE_MINIMAL ) training_routine.writerow ([‘Exercise’, ‘Sets and Reps’, ‘Weight’]) training_routine.writerow ([‘Curls’, ‘3 x 5′, ’25kg’]) training_routine.writerow ([‘Bench Press’, ‘3 x 3’, ‘120kg’])

Как открыть файлы CSV в Python вручную

Помните, что файл CSV – это просто текстовый документ с необычным форматированием. Это означает, что вам действительно не нужно использовать модуль, если вы хотите знать, как открывать файлы CSV в Python!

Также прочтите: Как стать аналитиком данных и подготовиться к будущему, основанному на алгоритмах

Вы можете просто написать в текстовый файл так:

my_file = open (“Exercises3.csv”, “w +”) my_file.write (“Упражнение, подходы и повторения, вес nCurls, 3 x 5,25 кг nBench Press, 3 x 3120kg”) my_file.close ()

На самом деле это позволяет довольно просто взять содержимое списка, словаря или набора и преобразовать их в CSV! Точно так же мы могли бы читать наши файлы аналогичным образом, а затем просто разбивать данные на части, ища запятые. Основная причина, по которой этого не следует делать, заключается в том, что некоторые файлы CSV будут использовать немного другое форматирование, что может вызвать проблемы при открытии большого количества разных файлов. Если вы просто работаете со своими файлами, у вас не будет проблем!

Также читайте: Как читать файл в Python и др.

Вот и все: теперь вы знаете, как открывать файлы CSV в Python! Таким образом, вы впервые окунулись в разработку JSON и даже немного занялись наукой о данных. Гордитесь!

Что вы собираетесь делать с этими знаниями? Дайте нам знать в комментариях ниже! И если вы хотите получить больше подобных навыков, мы рекомендуем ознакомиться с нашим списком лучших онлайн-курсов по Python. Там вы сможете продолжить свое образование с помощью таких курсов, как Python Data Science Bundle. Вы можете получить его за 37 долларов прямо сейчас, что является огромной экономией по сравнению с обычными 115,98 долларов!

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *