ספרים
Python
פרק 10. פורמטים של נתונים וסריאליזציה
עובדים עם CSV

Python:
עובדים עם CSV

איך לעשות:

פייתון מספקת את מודול ה-csv המובנה לטיפול בקבצי CSV, והופכת את קריאה מהם וכתיבה אליהם לפשוטה. למניפולציות נתונים חזקות ומורכבות יותר, הספרייה pandas מתוך צד שלישי היא פופולרית ביותר.

שימוש במודול csv

קריאה של קובץ CSV 

import csv

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

בהנחה ש-sample.csv מכיל:

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

פלט:

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

כתיבה לקובץ 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)

יוצר או דורס את output.csv עם:

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

שימוש בpandas לCSV

pandas היא ספרייה עוצמתית למניפולציית נתונים שמפשטת את העבודה עם קבצי CSV בין פורמטים אחרים.

התקנת pandas 

pip install pandas

קריאה של קובץ CSV עם pandas 

import pandas as pd

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

פלט:

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

כתיבה לקובץ CSV עם 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)

יוצר או דורס את output_pandas.csv עם:

name,age,city
Jack,33,Chicago
Emily,41,Denver
עבודה עם JSON