Как установить csv python
CSV в Python
Программисты часто сталкиваются с задачей обработки больших объемов структурированных данных. Python имеет встроенную библиотеку CSV, с помощью которой программист может работать со специальными CSV файлами. Это своего рода электронные таблицы.
Что такое файлы CSV
Файл CSV – это особый вид файла, который позволяет структурировать большие объемы данных.
По сути, он является обычным текстовым файлом, однако каждый новый элемент отделен от предыдущего запятой или другим разделителем. Обычно каждая запись начинается с новой строки. Данные CSV можно легко экспортировать в электронные таблицы или базы данных. Программист может расширять CSV файл, добавляя новые строки.
Пример CSV файла, где в качестве разделителя используется запятая:
Вместо запятой можно использовать любой другой разделитель, поэтому при чтении CSV файла нужно заранее знать, какой символ используется.
Важно помнить, что CSV – это обычный текстовый файл, который не поддерживает символы в кодировках, отличающихся от ASCII или Unicode.
Библиотека CSV
Эта основная библиотека для работы с CSV файлами в Python.
Библиотека csv является встроенной, поэтому её не нужно скачивать, достаточно использовать обычный импорт:
Чтение из файлов (парсинг)
Для того чтобы прочитать данные из файла, программист должен создать объект reader:
Предположим, что у нас есть CSV файл, который содержит следующую информацию:
Тогда, если открыть этот файл в нашей программе, то будут получены следующие результаты:
Использование конструкции with…as позволяет программисту быть уверенным, что файл будет закрыт, даже если при выполнении кода произойдет какая-то ошибка.
Библиотека CSV позволяет работать с файлами, как со словарями, для этого нужно создать объект DictReader. Обращаться к элементам можно по имени столбцов, а не с помощью индексов. Для того, чтобы исходная программа делала аналогичный вывод, её следует изменить следующим образом:
Обратите внимание, что в цикл for при первой итерации будет записан в row не шапка таблицы, а первая её строка. Поэтому при выводе количества строк переменную count увеличили на 1.
Дополнительные параметры объекта DictReader
DictReader имеет параметры:
Например, если бы в classmates.csv не было бы первой строки с заголовками, то можно было бы его открыть следующим образом:
Также можно использовать метод __next__() для получения следующей строки. Этот метод делает объект reader итерируемым. То есть он вызывается при каждой итерации и возвращает следующую строку. Этот метод и используется при каждой итерации в цикле for для получения очередной строки.
Запись в файлы
Для записи информации в CSV файл необходимо создать объект writer:
Для записи в файл данных используется метод writerow(), который имеет следующий синтаксис:
Код программы для записи в CSV файл выглядит так:
После выполнения программы в файле CSV будет следующий текст:
В качестве параметра метод writerow() принимает список, элементы которого будут записаны в строку через символ-разделитель.
Запись в файл также может быть осуществлена с помощью объекта DictWriter. Важно помнить, что он требует явного указания параметра fieldnames. В качестве аргумента метода writerow используется словарь.
Код программы выглядит так:
Вывод в файл будет следующим:
Дополнительные параметры DictWriter
Объект writer также имеет атрибут dialect, который определяет, как будут форматироваться данные при записи в файл, про него будет описано ниже.
Кроме того, writer имеет методы:
writeheader был использован в предыдущем примере. Рассмотрим применение writerows :
Диалекты
Чтобы каждый раз не указывать формат входных и выходных данных, определенные параметры форматирования сгруппированы в диалекты (dialect). При создании объекта reader или writer программист может указать нужный ему диалект, кроме того, некоторые параметры диалекта можно переопределить вручную, также указав их при создании объекта.
Для создания диалекта используется команда:
Класс Dialect позволяет определить следующие атрибуты форматирования:
Как читать и писать CSV-файлы в Python
Russian (Pусский) translation by Ilya Nikov (you can also view the original English article)
Формат CSV является наиболее часто используемым форматом импорта и экспорта для баз данных и электронных таблиц. В этом руководстве будет подробно рассказано о CSV, а также о модулях и классах, доступных для чтения и записи данных в файлы CSV. Также будет рассмотрен рабочий пример, показывающий, как читать и записывать данные в файл CSV на Python.
Что такое файл CSV?
Модули для чтения и записи
Модуль CSV имеет несколько функций и классов, доступных для чтения и записи CSV, и они включают в себя:
csv.reader
Модуль csv.reader принимает следующие параметры:
Вот пример того, как использовать модуль csv.reader.
модуль csv.writer
Этот модуль похож на модуль csv.reader и используется для записи данных в CSV. Требуется три параметра:
Классы DictReader и DictWriter
DictReader
DictWriter
Этот класс аналогичен классу DictWriter и выполняет противоположную функцию: запись данных в файл CSV. Класс определяется как csv.DictWriter(csvfile, fieldnames,restval=», extrasaction=’raise’,dialect=’excel’, *args, **kwds)
Параметр fieldnames определяет последовательность ключей, которые определяют порядок, в котором значения в словаре записываются в файл CSV. В отличие от DictReader, этот ключ не является обязательным и должен быть определен во избежание ошибок при записи в CSV.
Диалекты и форматирование
Есть несколько атрибутов, которые поддерживаются диалектом:
Чтение файла CSV
Давайте посмотрим, как читать CSV-файл, используя вспомогательные модули, которые мы обсуждали выше.
Чтение CSV-файла с помощью csv.reader
Мы показываем прочитанные данные, печатая их содержимое на консоль. Мы также указали обязательные параметры, такие как разделитель, кавычка и цитирование.
Вывод
Чтение CSV-файла с помощью DictReader
Вот как читать CSV, используя класс DictWriter.
Наконец, мы добавляем каждую строку в список результатов и выводим содержимое на консоль.
Вывод
Как вы можете видеть выше, лучше использовать класс DictReader, потому что он выдает наши данные в формате словаря, с которым легче работать.
Запись в файл CSV
Запись в файл CSV с помощью csv.writer
Вот наш CSV с данными, которые мы записали в него.
Запись в файл CSV с использованием DictWriter
Давайте напишем следующие данные в CSV.
Код, как показано ниже.
Вот как можно записать все строки одновременно.
Заключение
В этом руководстве рассматривается большинство вопросов, необходимых для успешного чтения и записи в файл CSV с использованием различных функций и классов, предоставляемых Python. Файлы CSV широко используются в приложениях, потому что их легко читать и управлять ими, а их небольшой размер делает их относительно быстрыми для обработки и передачи.
Не стесняйтесь, и посмотрите, что у нас есть для продажи и для изучения на рынке, и не стесняйтесь задавать любые вопросы и предоставить свой ценный отзыв, используя канал комментариев ниже.
Формат CSV (Comma Separated Values) является одним из самых распространенных форматов импорта и экспорта электронных таблиц и баз данных. CSV использовался в течение многих лет до того, как был стандартизирован в RFC 4180. Запоздание четко определенного стандарта означает, что в данных, создаваемых различными приложениями, часто существуют незначительные различия. Эти различия могут вызвать раздражение при обработке файлов CSV из нескольких источников. Тем не менее, хотя разделители, символы кавычек и некоторые другие свойства различаются, общий формат достаточно универсален. Значит, возможно написать один модуль, который может эффективно манипулировать такими данными, скрывая детали чтения и записи данных от программиста.
Функции обработки CSV-файлов
csv.reader(csvfile, dialect=’excel’, **fmtparams) — возвращает объект reader, который построчно итерирует csvfile. Если csvfile является файловым объектом, то его нужно открыть с параметром newline=». Дополнительный параметр dialect используется для определения ряда параметров, характерных для специфического CSV диалекта. Он может быть подклассом Dialect или одной из строк, возвращаемой функцией list_dialects(). Также могут передаваться дополнительные ключевые аргументы fmtparams для переопределения отдельных параметров форматирования в текущем диалекте.
Каждая строка, считанная из файла csv, возвращается в виде списка строк. Автоматическое преобразование типов данных не выполняется, если не указан параметр формата QUOTE_NONNUMERIC (в этом случае все поля без кавычек преобразуются в числа с плавающей точкой).
Короткий пример использования:
csv.writer(csvfile, dialect=’excel’, **fmtparams) — возвращает объект writer, конвертирующий пользовательские данные в CSV-файл csvfile. csvfile может быть любым объектом с методом write(). Если csvfile является файловым объектом, то его нужно открыть с параметром newline=». Параметры dialect и fmtparams идентичны параметрам в функции csv.reader.
Необходимые методы экземпляра класса writer:
csvwriter.writerow(row) — записывает данные, представляющие одну строку CSV в файл, форматируя согласно текущему диалекту writer.
csvwriter.writerows(rows) — записывает данные, представляющие несколько строк CSV в файл, форматируя согласно текущему диалекту writer.
Пример использования writer :
csv.field_size_limit([new_limit]) — текущий максимальный размер поля. Если задан new_limit, то он становится новым макс. размером.
class csv.DictReader(f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect=’excel’, *args, **kwds) — как reader, но отображает информацию о столбцах в словарь, ключи которого заданы в параметре fieldnames.
Остальные аргументы пробрасываются далее в экземпляр reader.
class csv.DictWriter(f, fieldnames, restval=», extrasaction=’raise’, dialect=’excel’, *args, **kwds) — как writer, но отображает словари в CSV-файл.
Остальные аргументы пробрасываются далее в экземпляр writer.
Помимо методов writerow и writerows, DictWriter имеет также метод
DictWriter.writeheader() — записывает данные строки заголовка в CSV-файл, форматируя согласно текущему диалекту writer.
Пример использования DictWriter:
Диалекты и параметры форматирования
Dialect.delimiter — разделитель столбцов в строке CSV-файла. По умолчанию ‘,’.
Dialect.quotechar — символ, использующийся для «склейки» поля, содержащего специальные символы, такие как delimiter, quotechar, или символы новой строки. По умолчанию используется значение ‘»‘.
При записи файла, если doublequote=False и не установлен escapechar, выдаст ошибку при обнаружении quotechar в столбце.
Dialect.lineterminator — символы, используемые для завершения строки при записи. По умолчанию ‘\r\n’.
Dialect.quoting — контролирует, когда кавычки должны генерироваться writer и распознаваться reader. Он может принимать любые константы QUOTE_* и по умолчанию имеет значение QUOTE_MINIMAL.
csv.QUOTE_ALL — writer оборачивает в кавычки все поля.
csv.QUOTE_MINIMAL — writer оборачивает в кавычки только поля, содержащие специальные символы (delimiter, quotechar, lineterminator).
csv.QUOTE_NONNUMERIC — writer оборачивает в кавычки все поля, не являющиеся числами. reader преобразует все поля без кавычек к типу float.
csv.QUOTE_NONE — writer не оборачивает никакие поля в кавычки. Если в данных попадается delimiter или lineterminator, он предваряется символом escapechar, если установлен (исключение, если не установлен). reader не обрабатывает кавычки.
csv.register_dialect(name[, dialect[, **fmtparams]]) — связывает dialect с именем name. Подробности о диалектах см. в разделе «Диалекты и параметры форматирования»
csv.unregister_dialect(name) — удаляет связь диалекта с данным именем.
csv.get_dialect(name) — возвращает класс диалекта, свзанного с именем name.
csv.list_dialects() — список доступных диалектов. На данный момент это ‘excel’, ‘excel-tab’, ‘unix’.
Предустановленные диалекты
class csv.excel — диалект CSV-файла, обычно генерируемого программой Excel.
class csv.excel_tab — диалект CSV-файла, обычно генерируемого программой Excel с настройкой «разделитель с помощью TAB».
class csv.unix_dialect — диалект CSV-файла, обычно генерируемого в UNIX-системах (‘\n’ для новой строки, закавычивание всех полей).
Определение диалекта
class csv.Sniffer — используется для угадывания диалекта CSV-файла. Имеет следующие методы:
csvsniffer.has_header(sample) — анализирует текст и возвращает True, если первая строка похожа на строку заголовков.
Методы определения диалекта являются эвристическими; это означает, что Sniffer может ошибаться.
Использование Python и Excel для обработки и анализа данных. Часть 1: импорт данных и настройка среды
Если Вы только начинаете свой путь знакомства с возможностями Python, ваши познания еще имеют начальный уровень — этот материал для Вас. В статье мы опишем, как можно извлекать информацию из данных, представленных в Excel файлах, работать с ними используя базовый функционал библиотек. В первой части статьи мы расскажем про установку необходимых библиотек и настройку среды. Во второй части — предоставим обзор библиотек, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы с помощью Python и расскажем как работать с такими библиотеками как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils, pyexcel.
В какой-то момент вы неизбежно столкнетесь с необходимостью работы с данными Excel, и нет гарантии, что работа с таким форматами хранения данных доставит вам удовольствие. Поэтому разработчики Python реализовали удобный способ читать, редактировать и производить иные манипуляции не только с файлами Excel, но и с файлами других типов.
Отправная точка — наличие данных
Данные есть, данных много. Анализируй — не хочу. С чего начать? Первый шаг в анализе данных — их верификация. Иными словами — необходимо убедиться в качестве входящих данных.
В случае, если данные хранятся в таблице, необходимо не только подтвердить качество данных (нужно быть уверенным, что данные таблицы ответят на поставленный для исследования вопрос), но и оценить, можно ли доверять этим данным.
Проверка качества таблицы
Чтобы проверить качество таблицы, обычно используют простой чек-лист. Отвечают ли данные в таблице следующим условиям:
Бест-практикс табличных данных
Читать данные таблицы при помощи Python — это хорошо. Но данные хочется еще и редактировать. Причем редактирование данных в таблице, должно соответствовать следующим условиям:
Подготовка рабочего пространства
Подготовка рабочего пространства — одна из первых вещей, которую надо сделать, чтобы быть уверенным в качественном результате анализа.
Первый шаг — проверка рабочей директории.
Когда вы работаете в терминале, вы можете сначала перейти к директории, в которой находится ваш файл, а затем запустить Python. В таком случае необходимо убедиться, что файл находится в директории, из которой вы хотите работать.
Для проверки дайте следующие команды:
Эти команды важны не только для загрузки данных, но и для дальнейшего анализа. Итак, вы прошли все проверки, вы сохранили данные и подготовили рабочее пространство. Уже можно начать чтение данных в Python? 🙂 К сожалению пока нет. Нужно сделать еще одну последнюю вещь.
Установка пакетов для чтения и записи Excel файлов
Несмотря на то, что вы еще не знаете, какие библиотеки будут нужны для импорта данных, нужно убедиться, что у все готово для установки этих библиотек. Если у вас установлен Python 2> = 2.7.9 или Python 3> = 3.4, нет повода для беспокойства — обычно, в этих версиях уже все подготовлено. Поэтому просто убедитесь, что вы обновились до последней версии 🙂
Для этого запустите в своем компьютере следующую команду:
В случае, если вы еще не установили pip, запустите скрипт python get-pip.py, который вы можете найти здесь (там же есть инструкции по установке и help).
Установка дистрибутива Anaconda Python — альтернативный вариант, если вы используете Python для анализа данных. Это простой и быстрый способ начать работу с анализом данных — ведь отдельно устанавливать пакеты, необходимые для data science не придется.
Это особенно удобно для новичков, однако даже опытные разработчики часто идут этим путем, ведь Anakonda — удобный способ быстро протестировать некоторые вещи без необходимости устанавливать каждый пакет отдельно.
Anaconda включает в себя 100 наиболее популярных библиотек Python, R и Scala для анализа данных в нескольких средах разработки с открытым исходным кодом, таких как Jupyter и Spyder. Если вы хотите начать работу с Jupyter Notebook, то вам сюда.
Чтобы установить Anaconda — вам сюда.
Загрузка файлов Excel как Pandas DataFrame
Ну что ж, мы сделали все, чтобы настроить среду! Теперь самое время начать импорт файлов.
Один из способов, которым вы будете часто пользоваться для импорта файлов с целью анализа данных — импорт с помощью библиотеки Pandas (Pandas — программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных). Работа Pandas с данными происходит поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. Pandas — мощная и гибкая библиотека и она очень часто используется для структуризации данных в целях облегчения анализа.
Если у вас уже есть Pandas в Anaconda, вы можете просто загрузить файлы в Pandas DataFrames с помощью pd.Excelfile ():
Если вы не установили Anaconda, просто запустите pip install pandas, чтобы установить пакет Pandas в вашей среде, а затем выполните команды, приведенные выше.
Разделителем, который эта функция будет учитывать, является по умолчанию запятая, но вы можете, если хотите, указать альтернативный разделитель. Перейдите к документации, если хотите узнать, какие другие аргументы можно указать, чтобы произвести импорт.
Как записывать Pandas DataFrame в Excel файл
Обратите внимание, что в фрагменте кода используется объект ExcelWriter для вывода DataFrame. Иными словами, вы передаете переменную writer в функцию to_excel (), и указываете имя листа. Таким образом, вы добавляете лист с данными в существующую книгу. Также можно использовать ExcelWriter для сохранения нескольких разных DataFrames в одной книге.
То есть если вы просто хотите сохранить один файл DataFrame в файл, вы можете обойтись без установки библиотеки XlsxWriter. Просто не указываете аргумент, который передается функции pd.ExcelWriter (), остальные шаги остаются неизменными.
Если вы хотите иметь отдельный файл с вкладкой, вы можете передать a \ t аргументу sep. Обратите внимание, что существуют различные другие функции, которые можно использовать для вывода файлов. Их можно найти здесь.
Использование виртуальной среды
Общий совет по установке библиотек — делать установку в виртуальной среде Python без системных библиотек. Вы можете использовать virtualenv для создания изолированных сред Python: он создает папку, содержащую все необходимое для использования библиотек, которые потребуются для Python.
Чтобы начать работу с virtualenv, сначала нужно его установить. Потом перейти в директорию, где будет находится проект. Создать virtualenv в этой папке и загрузить, если нужно, в определенную версию Python. После этого активируете виртуальную среду. Теперь можно начинать загрузку других библиотек и начинать работать с ними.
Не забудьте отключить среду, когда вы закончите!
Обратите внимание, что виртуальная среда может показаться сначала проблематичной, если вы делаете первые шаги в области анализа данных с помощью Python. И особенно, если у вас только один проект, вы можете не понимать, зачем вообще нужна виртуальная среда.
Но что делать, если у вас несколько проектов, работающих одновременно, и вы не хотите, чтобы они использовали одну и ту же установку Python? Или если у ваших проектов есть противоречивые требования. В таких случаях виртуальная среда — идеальное решение.
Во второй части статьи мы расскажем об основных библиотеках для анализа данных.
Продолжение следует…
Чтение файлов в формате CSV в Python
Перевод статьи «Python Read CSV Tutorial».
CSV расшифровывается как «Comma Separated Values», т.е. «значения, разделенные запятыми». Это самый простой способ хранения данных в виде обычного текста. Данные представлены в табличной форме, где каждая строка является строкой записи таблицы. Сегодня мы поговорим про чтение формата CSV в Python. Расскажем о различных функциях для работы с CSV-файлами, а также о том, как создать свой файл CSV.
Чтение CSV-файла при помощи csv.reader(). Метод 1
Пример 1. Использование запятой в качестве разделителя
Допустим, у нас есть файл с именем sample1, содержащий некоторые данные. Такой файл можно создать с помощью любого текстового редактора или путем передачи значений в какую-нибудь программу для записи файла CSV. Как это делается, мы расскажем чуть позже.
Текст в этом файле разделен запятыми. Наши данные — сведения о различных книгах (порядковый номер, название, имя автора).
Данные из указанного файла выводятся построчно.
Запустим наш код. Можем увидеть, что наши данные автоматически преобразовались в списки, состоящие из элементов данных каждой строки.
Пример 2. Использование табуляции в качестве разделителя
В первом примере текст разделяется запятой. Однако мы можем сделать наш код более настраиваемым, добавив различные функции.
Возьмём код из предыдущего примера и сделаем лишь одно изменение: напрямую укажем разделитель ( delimiter ). В предыдущем примере не было никакой необходимости его указывать, потому что запятая — разделитель по умолчанию.
Чтение CSV-файла при помощи csv.reader(). Метод 2
Теперь перейдем к коду. Первый шаг такой же, как и в прошлый раз – импорт модуля. Затем укажем путь или имя файла, который необходимо открыть и использовать.
Следующая функция сохраняет текущее значение строк и пересылает объект для следующей итерации:
Если мы хотим увидеть общее количество строк, вызовем следующую функцию вывода.
После выполнения вы можете увидеть результат, в котором каждая строка напечатана с полным описанием и текстом, который мы добавили с помощью кода во время выполнения.
Использование DictReader
Эта функция используется для вывода данных из текстового файла в виде словаря.
У нас есть файл sample7.txt со следующими данными об учениках.
Во время выполнения можно видеть, что данные печатаются в виде словаря. Данная функция преобразует каждую строку в словарь.
Пробелы в файлах CSV
Модуль CSV и диалекты
Если мы начнем работать, используя одни и те же файлы csv с форматами функций в коде, это сделает код очень некрасивым и непоследовательным. Модуль CSV помогает использовать метод диалектов в качестве опции для удаления избыточности данных.
Используя следующую строчку кода, мы получим желаемый результат
Эта строка отличается, поскольку она определяет три основные функции, которые необходимо выполнить. Из выходных данных вы можете видеть, что символ | удаляется, и также добавляются одинарные кавычки.
Написание своего CSV-файла
Чтобы открыть файл csv, нам нужно его где-то взять. Если его нет, можно создать такой файл с помощью следующей функции.
Данные вводятся в файл построчно, поэтому следует использовать именно этот оператор.
Заключение
В этой статье мы разобрали тему чтения формата CSV в Python. Мы показали, как вывести данные с помощью различных методов, в виде словарей или списков. Также мы рассказали, как удалить лишние пробелы и специальные символы из данных.