Comment lire un fichier CSV dans Python (Module, Exemples Pandas)

CSV est un format courant pour l'échange de données car il est compact, simple et général. De nombreux services en ligne permettent à leurs utilisateurs d'exporter des données tabulaires du site Web vers un fichier CSV. Les fichiers CSV s'ouvriront dans Excel et presque toutes les bases de données disposent d'un outil permettant l'importation à partir de fichiers CSV.

Exemple de fichier CSV

Les données sous forme de tableaux sont également appelées CSV (valeurs séparées par des virgules) – littéralement « valeurs séparées par des virgules ». Il s'agit d'un format de texte destiné à la présentation de données tabulaires. Chaque ligne du fichier correspond à une ligne du tableau. Les valeurs des colonnes individuelles sont séparées par un symbole séparateur – une virgule (,), un point-virgule (;) ou un autre symbole. CSV peut être facilement lu et traité par Python.

Considérez le tableau suivant

Données du tableau

Vous pouvez représenter ce tableau au format CSV comme ci-dessous.

Données CSV

Langage de programmation, Conçu par, Apparu, Extension

Python, Guido van Rossum, 1991, .py

Java, James Gosling, 1995, .java

C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

Comme vous pouvez le voir, chaque ligne est une nouvelle ligne et chaque colonne est séparée par une virgule. Ceci est un exemple de ce à quoi ressemble un fichier CSV.

Télécharger les données CSV

Python Module CSV

Python fournit un module CSV pour gérer les fichiers CSV. Pour lire/écrire des données, vous devez parcourir les lignes du CSV. Vous devez utiliser la méthode split pour obtenir les données des colonnes spécifiées.

Fonctions du module CSV

Dans la documentation du module CSV, vous pouvez trouver les fonctions suivantes :

• csv.field_size_limit – renvoie la taille maximale du champ
• csv.get_dialect – récupère le dialecte associé au nom
• csv.list_dialects – afficher tous les dialectes enregistrés
• csv.reader – lire les données d'un fichier csv
• csv.register_dialect – associer le dialecte au nom
• csv.writer – écrire des données dans un fichier csv
• csv.unregister_dialect – supprime le dialecte associé au nom du registre de dialectes
• csv.QUOTE_ALL – Citez tout, quel que soit le type.
• csv.QUOTE_MINIMAL – Champs de citation avec caractères spéciaux
• csv.QUOTE_NONNUMERIC – Citez tous les champs qui ne sont pas des valeurs numériques
• csv.QUOTE_NONE – Ne citez rien dans la sortie

Dans ce tutoriel, nous allons nous concentrer uniquement sur les fonctions de lecture et d'écriture qui vous permettent d'éditer, de modifier et de manipuler les données d'un fichier CSV.

#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']

Comment lire un fichier CSV dans un dictionnaire dans Python

Vous pouvez également utiliser DictReader pour lire des fichiers CSV. Les résultats sont interprétés comme un dictionnaire dans lequel la ligne d'en-tête est la clé et les autres lignes sont des valeurs.

Considérez le code suivant

#import necessary modules
import csv

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

Le résultat de ce code est :

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')])

Et cette façon de lire les données d’un fichier CSV est beaucoup plus simple que la méthode précédente. Cependant, ce n’est pas la meilleure façon de lire des données.

#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

Lire le fichier CSV à l'aide de Pandas

Pandas est une bibliothèque open source qui vous permet d'importer du CSV dans Python et effectuer des manipulations de données. Les pandas offrent un moyen simple de créer, manipuler et supprimer les données.

Vous devez installer la bibliothèque pandas avec la commande pip install pandas . Dans Windows, vous exécuterez cette commande dans l’invite de commande sous Linux dans le terminal.

Lire le CSV dans un DataFrame pandas est très simple et rapide :

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

Résultat de la lire les pandas CSV Exemple:

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

Bibliothèque très utile. En seulement trois lignes de code, vous obtenez le même résultat que précédemment. Les pandas savent que la première ligne du CSV contenait des noms de colonnes et il les utilisera automatiquement.

Écrire un fichier CSV à l'aide de Pandas

L'écriture dans un fichier CSV avec Pandas est aussi simple que la lecture. Ici, vous pouvez vous en convaincre. Vous devez d'abord créer un DataFrame basé sur les éléments suivants Python écrire dans le code CSV.

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)

Voici la sortie

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

Et le fichier CSV est créé à l'emplacement spécifié.

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