CSV फ़ाइल को कैसे पढ़ें? Python (मॉड्यूल, पांडा उदाहरण)

CSV डेटा आदान-प्रदान के लिए एक सामान्य प्रारूप है क्योंकि यह कॉम्पैक्ट, सरल और सामान्य है। कई ऑनलाइन सेवाएँ अपने उपयोगकर्ताओं को वेबसाइट से सारणीबद्ध डेटा को CSV फ़ाइल में निर्यात करने की अनुमति देती हैं। CSV की फ़ाइलें Excel में खुलेंगी, और लगभग सभी डेटाबेस में CSV फ़ाइलों से आयात करने की अनुमति देने वाला एक उपकरण होता है।

CSV नमूना फ़ाइल

तालिकाओं के रूप में डेटा को CSV (अल्पविराम से अलग किए गए मान) भी कहा जाता है - शाब्दिक रूप से "अल्पविराम से अलग किए गए मान।" यह सारणीबद्ध डेटा की प्रस्तुति के लिए अभिप्रेत एक टेक्स्ट प्रारूप है। फ़ाइल की प्रत्येक पंक्ति तालिका की एक पंक्ति है। अलग-अलग स्तंभों के मानों को एक विभाजक चिह्न - एक अल्पविराम (,), एक अर्धविराम (;) या किसी अन्य चिह्न द्वारा अलग किया जाता है। CSV को आसानी से पढ़ा और संसाधित किया जा सकता है Python.

निम्नलिखित तालिका पर विचार करें

तालिका डेटा

आप इस तालिका को नीचे दिए अनुसार csv में प्रस्तुत कर सकते हैं।

सीएसवी डेटा

प्रोग्रामिंग भाषा, डिज़ाइन, दिखाई, एक्सटेंशन

Python, गुइडो वान रोसम, 1991, .py

Java, जेम्स गोसलिंग, 1995, .java

C++, बजेर्न स्ट्रॉस्ट्रुप,1983,.सीपीपी

जैसा कि आप देख सकते हैं कि प्रत्येक पंक्ति एक नई पंक्ति है, और प्रत्येक कॉलम को अल्पविराम से अलग किया गया है। यह एक उदाहरण है कि CSV फ़ाइल कैसी दिखती है।

CSV डेटा डाउनलोड करें

Python सीएसवी मॉड्यूल

Python CSV फ़ाइलों को संभालने के लिए CSV मॉड्यूल प्रदान करता है। डेटा पढ़ने/लिखने के लिए, आपको CSV की पंक्तियों के माध्यम से लूप करना होगा। निर्दिष्ट कॉलम से डेटा प्राप्त करने के लिए आपको स्प्लिट विधि का उपयोग करना होगा।

CSV मॉड्यूल फ़ंक्शन

CSV मॉड्यूल दस्तावेज़ में आप निम्नलिखित फ़ंक्शन पा सकते हैं:

• csv.field_size_limit – अधिकतम फ़ील्ड आकार लौटाएँ
• csv.get_dialect – नाम के साथ जुड़ी बोली प्राप्त करें
• csv.list_dialects – सभी पंजीकृत बोलियाँ दिखाएँ
• csv.reader – csv फ़ाइल से डेटा पढ़ें
• csv.register_dialect – बोली को नाम से संबद्ध करें
• csv.writer – डेटा को csv फ़ाइल में लिखें
• csv.unregister_dialect - बोली रजिस्ट्री के नाम से जुड़ी बोली को हटाएँ
• सीएसवी.QUOTE_ALL – हर चीज़ को उद्धृत करें, चाहे वह किसी भी प्रकार की हो।
• सीएसवी.QUOTE_MINIMAL – विशेष वर्णों के साथ उद्धरण फ़ील्ड
• csv.QUOTE_NONNUMERIC – उन सभी फ़ील्ड को उद्धृत करें जो संख्या मान नहीं हैं
• सीएसवी.QUOTE_NONE – आउटपुट में कुछ भी उद्धृत न करें

इस ट्यूटोरियल में, हम केवल रीडर और राइटर फ़ंक्शन पर ध्यान केंद्रित करने जा रहे हैं जो आपको CSV फ़ाइल में डेटा को संपादित, संशोधित और हेरफेर करने की अनुमति देते हैं।

#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']

CSV फ़ाइल को डिक्शनरी में कैसे पढ़ें? Python

आप CSV फ़ाइलों को पढ़ने के लिए DictReader का भी उपयोग कर सकते हैं। परिणामों को एक शब्दकोश के रूप में व्याख्यायित किया जाता है जहाँ हेडर पंक्ति कुंजी है, और अन्य पंक्तियाँ मान हैं।

निम्नलिखित कोड पर विचार करें

#import necessary modules
import csv

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

इस कोड का परिणाम है:

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')])

और CSV फ़ाइल से डेटा पढ़ने का यह तरीका पहले के तरीके से कहीं ज़्यादा आसान है। हालाँकि, यह डेटा पढ़ने का सबसे अच्छा तरीका नहीं है।

#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

पांडा का उपयोग करके CSV फ़ाइल पढ़ें

पांडा एक ओपनसोर्स लाइब्रेरी है जो आपको CSV को आयात करने की अनुमति देती है Python और डेटा में हेरफेर करते हैं। पांडा डेटा बनाने, हेरफेर करने और हटाने का एक आसान तरीका प्रदान करते हैं।

आपको pip install pandas कमांड के साथ pandas लाइब्रेरी स्थापित करनी होगी। Windows, आप इस कमांड को लिनक्स में टर्मिनल में कमांड प्रॉम्प्ट में निष्पादित करेंगे।

पांडा डेटाफ्रेम में CSV पढ़ना बहुत त्वरित और आसान है:

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

का परिणाम CSV पांडा पढ़ें उदाहरण:

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

बहुत उपयोगी लाइब्रेरी। कोड की सिर्फ़ तीन पंक्तियों में आपको पहले जैसा ही परिणाम मिलेगा। पांडा को पता है कि CSV की पहली पंक्ति में कॉलम नाम हैं, और यह उन्हें स्वचालित रूप से उपयोग करेगा।

पांडा का उपयोग करके CSV फ़ाइल लिखें

पांडा के साथ CSV फ़ाइल में लिखना पढ़ने जितना ही आसान है। यहाँ आप इसे समझ सकते हैं। सबसे पहले आपको निम्नलिखित के आधार पर डेटाफ़्रेम बनाना होगा Python CSV कोड में लिखें.

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)

आउटपुट यह है

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

और CSV फ़ाइल निर्दिष्ट स्थान पर बनाई जाती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न