Python:
Travailler avec CSV

Comment faire :

Python fournit le module intégré csv pour gérer les fichiers CSV, ce qui rend la lecture et l’écriture simples. Pour une manipulation de données plus robuste et complexe, la bibliothèque tierce pandas est très populaire.

Utilisation du module csv

Lire un fichier CSV

import csv

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

En supposant que sample.csv contienne :

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

Résultat :

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

Écrire dans un fichier CSV

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)

Crée ou réécrit output.csv avec :

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

Utilisation de pandas pour les CSV

pandas est une bibliothèque puissante pour la manipulation de données qui simplifie le travail avec les fichiers CSV parmi d’autres formats de données.

Installer pandas

pip install pandas

Lire un fichier CSV avec pandas

import pandas as pd

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

Résultat :

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

Écrire dans un fichier CSV avec pandas

import pandas as pd

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

Crée ou réécrit output_pandas.csv avec :

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