So lesen Sie eine CSV-Datei in Python (Modul, Pandas-Beispiele)

CSV ist ein gängiges Format für den Datenaustausch, da es kompakt, einfach und allgemein ist. Viele Online-Dienste ermöglichen ihren Benutzern den Export tabellarischer Daten von der Website in eine CSV-Datei. CSV-Dateien werden in Excel geöffnet, und fast alle Datenbanken verfügen über ein Tool, das den Import aus CSV-Dateien ermöglicht.

CSV-Beispieldatei

Daten in Form von Tabellen werden auch als CSV (Comma Separated Values) bezeichnet – wörtlich „durch Kommas getrennte Werte“. Dies ist ein Textformat, das zur Darstellung tabellarischer Daten vorgesehen ist. Jede Zeile der Datei ist eine Zeile der Tabelle. Die Werte der einzelnen Spalten werden durch ein Trennzeichen getrennt – ein Komma (,), ein Semikolon (;) oder ein anderes Symbol. CSV kann einfach gelesen und verarbeitet werden von Python.

Betrachten Sie die folgende Tabelle

Tabellendaten

Sie können diese Tabelle wie folgt im CSV-Format darstellen.

CSV-Daten

Programmiersprache, entworfen von, erschienen, Erweiterung

Python, Guido van Rossum, 1991, .py

Java, James Gosling, 1995, .java

C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

Wie Sie sehen, ist jede Zeile eine neue Zeile und jede Spalte wird durch ein Komma getrennt. Dies ist ein Beispiel dafür, wie eine CSV-Datei aussieht.

Laden Sie CSV-Daten herunter

Python CSV Modul

Python stellt ein CSV-Modul zur Verarbeitung von CSV-Dateien bereit. Um Daten zu lesen/schreiben, müssen Sie die Zeilen der CSV-Datei durchlaufen. Sie müssen die Split-Methode verwenden, um Daten aus bestimmten Spalten abzurufen.

Funktionen des CSV-Moduls

In der CSV-Moduldokumentation finden Sie folgende Funktionen:

• csv.field_size_limit – maximale Feldgröße zurückgeben
• csv.get_dialect – Rufen Sie den Dialekt ab, der dem Namen zugeordnet ist
• csv.list_dialects – alle registrierten Dialekte anzeigen
• csv.reader – Daten aus einer CSV-Datei lesen
• csv.register_dialect – Dialekt mit Namen verknüpfen
• csv.writer – Daten in eine CSV-Datei schreiben
• csv.unregister_dialect – Löschen Sie den Dialekt, der mit dem Namen der Dialektregistrierung verknüpft ist
• csv.QUOTE_ALL – Zitieren Sie alles, unabhängig vom Typ.
• csv.QUOTE_MINIMAL – Angebotsfelder mit Sonderzeichen
• csv.QUOTE_NONNUMERIC – Alle Felder, die keine Zahlenwerte sind, in Anführungszeichen setzen
• csv.QUOTE_NONE – Zitieren Sie in der Ausgabe nichts

In diesem Tutorial konzentrieren wir uns nur auf die Lese- und Schreibfunktionen, mit denen Sie die Daten in einer CSV-Datei bearbeiten, ändern und manipulieren können.

#import necessary modules
import csv
with open('X:\data.csv','rt')as f:
  data = csv.reader(f)
  for row in data:
        print(row)

['Programming language; Designed by; Appeared; Extension']
['Python; Guido van Rossum; 1991; .py']
['Java; James Gosling; 1995; .java']
['C++; Bjarne Stroustrup;1983;.cpp']

So lesen Sie eine CSV-Datei in ein Wörterbuch in Python

Sie können DictReader auch zum Lesen von CSV-Dateien verwenden. Die Ergebnisse werden als Wörterbuch interpretiert, wobei die Kopfzeile der Schlüssel und die anderen Zeilen Werte sind.

Betrachten Sie den folgenden Code

#import necessary modules
import csv

reader = csv.DictReader(open("file2.csv"))
for raw in reader:
    print(raw)

Das Ergebnis dieses Codes ist:

OrderedDict([('Programming language', 'Python'), ('Designed by', 'Guido van Rossum'), (' Appeared', ' 1991'), (' Extension', ' .py')])
OrderedDict([('Programming language', 'Java'), ('Designed by', 'James Gosling'), (' Appeared', ' 1995'), (' Extension', ' .java')])
OrderedDict([('Programming language', 'C++'), ('Designed by', ' Bjarne Stroustrup'), (' Appeared', ' 1985'), (' Extension', ' .cpp')])

Und diese Methode zum Lesen von Daten aus einer CSV-Datei ist viel einfacher als die frühere Methode. Dies ist jedoch nicht die beste Möglichkeit, Daten zu lesen.

#import necessary modules
import csv

with open('X:\writeData.csv', mode='w') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

    #way to write to csv file
    writer.writerow(['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
    writer.writerow(['Python', 'Guido van Rossum', '1991', '.py'])
    writer.writerow(['Java', 'James Gosling', '1995', '.java'])
    writer.writerow(['C++', 'Bjarne Stroustrup', '1985', '.cpp'])

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
Python, Guido van Rossum, 1991, .py
Java, James Gosling, 1995, .java
C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

Lesen Sie die CSV-Datei mit Pandas

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek, die Ihnen den Import von CSV in Python und führen Sie Datenmanipulationen durch. Pandas bieten eine einfache Möglichkeit zum Erstellen, Bearbeiten und Löschen von Daten.

Sie müssen die Pandas-Bibliothek mit dem Befehl pip install pandas installieren. In Windows, führen Sie diesen Befehl in der Eingabeaufforderung unter Linux im Terminal aus.

Das Einlesen der CSV in einen Pandas DataFrame geht sehr schnell und einfach:

#import necessary modules
import pandas
result = pandas.read_csv('X:\data.csv')
print(result)

Ergebnis der Lesen Sie CSV Pandas Beispiel:

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

Sehr nützliche Bibliothek. In nur drei Codezeilen erhalten Sie das gleiche Ergebnis wie zuvor. Pandas weiß, dass die erste Zeile der CSV-Datei Spaltennamen enthielt, und verwendet diese automatisch.

Schreiben Sie eine CSV-Datei mit Pandas

Das Schreiben in eine CSV-Datei ist mit Pandas so einfach wie das Lesen. Hier können Sie sich davon überzeugen. Zuerst müssen Sie DataFrame basierend auf dem Folgenden erstellen Python in CSV-Code schreiben.

from pandas import DataFrame
C = {'Programming language': ['Python','Java', 'C++'],
        'Designed by': ['Guido van Rossum', 'James Gosling', 'Bjarne Stroustrup'],
        'Appeared': ['1991', '1995', '1985'],
        'Extension': ['.py', '.java', '.cpp'],
    }
df = DataFrame(C, columns= ['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
export_csv = df.to_csv (r'X:\pandaresult.csv', index = None, header=True) # here you have to write path, where result file will be stored
print (df)

Hier ist die Ausgabe

Programming language, Designed by, Appeared, Extension
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

Und die CSV-Datei wird am angegebenen Speicherort erstellt.

Häufig gestellte Fragen