Hướng dẫn read csv separated by comma python - đọc csv được phân tách bằng python dấu phẩy

Tệp CSV (Giá trị phân tách bằng dấu phẩy) là một tệp có các giá trị được phân tách bởi dấu phẩy. Nó thường được sử dụng để nhập và xuất với cơ sở dữ liệu và bảng tính.

Các giá trị chủ yếu được phân tách bởi dấu phẩy. Đôi khi một nhân vật khác được sử dụng giống như dấu chấm phẩy, ký tự tách biệt được gọi là dấu phân cách.

Khóa học liên quan: Phân tích dữ liệu với gấu trúc và Python Data Analysis with Pandas and Python

Tệp CSV là gì?

Tệp CSV là một loại tệp văn bản đơn giản chứa các giá trị được phân tách bằng dấu phân cách. Tiện ích mở rộng

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Excel có thể mở các tệp CSV. Ứng dụng web cho phép xuất dữ liệu vào tệp CSV.

Theo mặc định, một tệp CSV có các hàng và cột, vì nó là một đại diện của dữ liệu bảng. Bạn có thể xem mọi giá trị là một ô và mọi dòng là một hàng.

Tệp mẫu CSV

Bạn có thể biểu diễn một bảng trong tệp CSV (giá trị phân tách bằng dấu phẩy). Văn bản là dữ liệu bảng. Mỗi dòng của tệp CSV là một dòng bên trong bảng, trong đó mọi giá trị (được phân tách bởi dấu phẩy) là một dấu phân cách (dấu phẩy, dấu chấm phẩy hoặc dấu phân cách khác*).

Bởi vì các tệp CSV là dữ liệu văn bản đơn giản, hầu như tất cả các ngôn ngữ lập trình đều hỗ trợ nó. Bạn có thể dễ dàng phân tích nó trong Python.

Bảng dữ liệu

Bạn có thể có bảng này:

Dữ liệu CSV

Và biểu thị cùng một dữ liệu như một tệp

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Chris,20,3600
Harry,25,3200
Barry,30,3000

Ở đây, mỗi hàng trong tệp khớp với một hàng trong bảng và mỗi giá trị là một ô trong bảng.

Đọc CSV

Trong Python, có hai cách phổ biến để đọc các tệp CSV:

• Đọc CSV với mô -đun CSVcsv module
• Đọc CSV với mô -đun Pandas (xem dưới cùng)pandas module (see bottom)

Mô -đun Python CSV

Python đi kèm với một mô -đun để phân tích các tệp CSV, mô -đun

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Đọc tệp CSV

Hãy tìm hiểu cách đọc tệp CSV. Bạn có thể sử dụng mô -đun CSV. Mô -đun đã được cài đặt, chỉ cần nhập nó với

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Sau đó, bạn sẽ muốn mở tệp CSV, bạn có thể với:

with open('office.csv') as csvfile:

Sau đó tạo một đối tượng đầu đọc

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Điều này nghe có vẻ khó, nhưng nó đơn giản như:

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Sau đó, bạn có thể lặp qua các hàng và phân tích chúng hoặc hiển thị chúng.

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

Khi bạn chạy chương trình, nó sẽ hiển thị cho bạn từng hàng dưới dạng danh sách

➜  ~ python3 program.py
['Chris', '20', '3600']
['Harry', '25', '3200']
['Barry', '30', '3000']

Bởi vì nó là một danh sách, bạn có thể truy cập các ô bằng dấu ngoặc vuông. Ô đầu tiên là

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

for row in csvReader:
    print(row[0])
    print(row[1])

Đọc một CSV như một dict

Nếu bạn muốn đọc dữ liệu vào từ điển thay vì danh sách, bạn có thể làm điều đó. Mô -đun CSV đi kèm với

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

Nếu bạn muốn đọc nó như một từ điển, hãy đảm bảo bao gồm một tiêu đề vì điều đó sẽ được bao gồm trong ánh xạ giá trị khóa.include a header because that will be included in the key-value mapping.

name,age,salary
Chris,20,3600
Harry,25,3200
Barry,30,3000

Sau đó, chương trình của bạn có thể đọc CSV với

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

import csv

csvReader = csv.DictReader(open("students.csv"))
for row in csvReader:
    print(row)

Chương trình sau đó xuất ra từ điển:

OrderedDict([('name', 'Chris'), ('age', '20'), ('salary', '3600')])
OrderedDict([('name', 'Harry'), ('age', '25'), ('salary', '3200')])
OrderedDict([('name', 'Barry'), ('age', '30'), ('salary', '3000')])

Một chức năng

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

Khóa học liên quan: Phân tích dữ liệu với gấu trúc và Python Data Analysis with Pandas and Python

Chức năng mô -đun CSV

Mô -đun

csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

• csv.field_size_limit - trả về kích thước trường tối đa
• csv.get_dialect - Nhận phương ngữ được liên kết với tên
• CSV.List_Dialects - Hiển thị tất cả các phương ngữ đã đăng ký
• CSV.Reader - Đọc dữ liệu từ tệp CSV – read data from a csv file
• CSV.Register_Dialect - Phương ngữ liên kết với tên
• CSV.Writer - Viết dữ liệu vào tệp CSV
• csv.unregister_dialect - xóa phương ngữ được liên kết với tên đăng ký phương ngữ
• csv.quote_all - Trích dẫn mọi thứ, bất kể loại.
• csv.quote_minimal - các trường trích dẫn với các ký tự đặc biệt
• csv.quote_nonnumeric - trích dẫn tất cả các trường có giá trị số aren
• csv.quote_none - don lồng trích dẫn bất cứ điều gì trong đầu ra

Bài viết này chỉ tập trung vào

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

Đọc CSV với gấu trúc

Pandas là một thư viện phân tích dữ liệu. Nó thường được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn làm việc với dữ liệu rất nhiều, sử dụng mô -đun

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

Đầu tiên chúng tôi bắt đầu với một số dữ liệu. Giả sử bạn có tệp CSV chứa thống kê quốc gia,

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

Quốc gia, Thủ đô, Ngôn ngữ, Quốc gia Tiền tệ, Washington, Tiếng Anh, US Bolarcanada, Ottawa, Tiếng Anh và Pháp, Dollargermany của Canada, Berlin, Đức, Euro
United States, Washington, English, US dollar
Canada, Ottawa, English and French, Canadian dollar
Germany, Berlin, German, Euro

Theo mặc định, mô -đun

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

import pandas as pd

Pandas có chức năng Đọc các tệp CSV,

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

Điều này tải tệp CSV vào khung dữ liệu gấu trúc.

with open('office.csv') as csvfile:

Pandas làm việc với DataFrames chứa tất cả dữ liệu. Khung dữ liệu là cấu trúc dữ liệu thực sự thú vị, chúng cho phép bạn lấy toàn bộ hàng cùng một lúc, bằng cách sử dụng tên tiêu đề của nó. (Tiêu đề là dòng đầu tiên trong tệp CSV)Data frames are really cool data structures, they let you grab an entire row at once, by using it’s header name. (The header was the first line in the csv file)

with open('office.csv') as csvfile:

Thí dụ

Chương trình dưới đây đọc một tệp CSV với gấu trúc .:reads a csv file with pandas.:

with open('office.csv') as csvfile:

Điều này xuất ra cả dataFrame

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

import csv

with open('office.csv') as csvfile:
    csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in csvReader:
        print(row)

with open('office.csv') as csvfile:

Bạn có thể lặp lại hàng từng hàng như thế này:

with open('office.csv') as csvfile:

Phân định

Nếu bạn có một dấu phân cách khác so với dấu phẩy mặc định, hãy nói một đường ống thì bạn sử dụng tham số

➜  ~ python3 program.py
['Chris', '20', '3600']
['Harry', '25', '3200']
['Barry', '30', '3000']

with open('office.csv') as csvfile:

Nếu tệp CSV của bạn không bao gồm tiêu đề, bạn có thể xóa nó khỏi tệp hoặc thay đổi chương trình để có tham số

➜  ~ python3 program.py
['Chris', '20', '3600']
['Harry', '25', '3200']
['Barry', '30', '3000']

with open('office.csv') as csvfile:

Nếu nó trên một dòng khác (giả sử dòng thứ 2) bạn có thể sử dụng:

with open('office.csv') as csvfile:

Tên gấu trúc

Nếu dữ liệu CSV của bạn không có tiêu đề, đừng lo lắng. Bạn có thể xác định các cột trong mã trong khi mở tệp:

with open('office.csv') as csvfile:

gấu trúc sử dụng_cols

Nếu bạn chỉ muốn tải các cột cụ thể, bạn có thể chỉ định tham số ________ 42. Điều này rất hữu ích nếu bạn có một CSV lớn với nhiều cột. Bạn có thể xác định một quặng nhiều cột hơn:
This is useful if you have a large csv with a lot of columns. You can define one ore more columns:

with open('office.csv') as csvfile:

Khóa học liên quan: Phân tích dữ liệu với gấu trúc và Python Data Analysis with Pandas and Python