Python:
CSV এর সাথে কাজ করা

কিভাবে:

পাইথন সিএসভি ফাইলের জন্য বিল্ট-ইন csv মডিউল প্রদান করে থাকে, যা তাদের থেকে পড়া এবং তাদের মধ্যে লিখতে সহজ করে তোলে। আরও জটিল এবং দৃঢ় ডেটা ম্যানিপুলেশনের জন্য, তৃতীয়-পক্ষের লাইব্রেরি pandas অত্যন্ত জনপ্রিয়।

csv মডিউল ব্যবহার করে

একটি CSV ফাইল পড়া

import csv

with open('sample.csv', mode='r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

ধরুন sample.csv ফাইলে আছে:

name,age,city
John,22,New York
Jane,28,Los Angeles

আউটপুট:

['name', 'age', 'city']
['John', '22', 'New York']
['Jane', '28', 'Los Angeles']

একটি CSV ফাইলে লিখা

import csv

rows = [['name', 'age', 'city'], ['Jack', '33', 'Chicago'], ['Emily', '41', 'Denver']]

with open('output.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows)

output.csv ফাইলটি তৈরি করে বা ওভাররাইট করে:

name,age,city
Jack,33,Chicago
Emily,41,Denver

CSV এর জন্য pandas ব্যবহার করা

pandas হলো একটি শক্তিশালী ডেটা ম্যানিপুলেশন লাইব্রেরি যা CSV ফাইলগুলির সাথে কাজ করা সহজ করে দেয় এবং অন্যান্য ডেটা ফর্ম্যাটের মধ্যে থাকে।

পান্ডাস ইনস্টল করা

pip install pandas

পান্ডাস দিয়ে একটি CSV ফাইল পড়া

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv')
print(df)

আউটপুট:

    name  age         city
0   John   22    New York
1   Jane   28  Los Angeles

পান্ডাস দিয়ে একটি CSV ফাইলে লিখা

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Emily'], 'age': [33, 41], 'city': ['Chicago', 'Denver']})
df.to_csv('output_pandas.csv', index=False)

output_pandas.csv ফাইলটি তৈরি করে বা ওভাররাইট করে:

name,age,city
Jack,33,Chicago
Emily,41,Denver