wwwoldi.ru

About Me

Dashy

Hello word I am dashy Guy

Разное

Запись в csv java: Чтение и запись CSV файлов в Java (comma separated values)

alexxlab
No Comments

Содержание

Редактируем CSV-файлы, чтобы не сломать данные / Блог компании HFLabs / Хабр

Продукты HFLabs в промышленных объемах обрабатывают данные: адреса, ФИО, реквизиты компаний и еще вагон всего. Естественно, тестировщики ежедневно с этими данными имеют дело: обновляют тест-кейсы, изучают результаты очистки. Часто заказчики дают «живую» базу, чтобы тестировщик настроил сервис под нее.

Первое, чему мы учим новых QA — сохранять данные в первозданном виде. Все по заветам: «Не навреди». В статье я расскажу, как аккуратно работать с CSV-файлами в Excel и Open Office. Советы помогут ничего не испортить, сохранить информацию после редактирования и в целом чувствовать себя увереннее.

Материал базовый, профессионалы совершенно точно заскучают.

Что такое CSV-файлы

Формат CSV используют, чтобы хранить таблицы в текстовых файлах. Данные очень часто упаковывают именно в таблицы, поэтому CSV-файлы очень популярны.

CSV-файл состоит из строк с данными и разделителей, которые обозначают границы столбцов

CSV расшифровывается как comma-separated values — «значения, разделенные запятыми». Но пусть название вас не обманет: разделителями столбцов в CSV-файле могут служить и точки с запятой, и знаки табуляции. Это все равно будет CSV-файл.

У CSV куча плюсов перед тем же форматом Excel: текстовые файлы просты как пуговица, открываются быстро, читаются на любом устройстве и в любой среде без дополнительных инструментов.

Из-за своих преимуществ CSV — сверхпопулярный формат обмена данными, хотя ему уже лет 40. CSV используют прикладные промышленные программы, в него выгружают данные из баз.

Одна беда — текстового редактора для работы с CSV мало. Еще ничего, если таблица простая: в первом поле ID одной длины, во втором дата одного формата, а в третьем какой-нибудь адрес. Но когда поля разной длины и их больше трех, начинаются мучения.

Следить за разделителями и столбцами — глаза сломаешь

Еще хуже с анализом данных — попробуй «Блокнотом» хотя бы сложить все числа в столбце. Я уж не говорю о красивых графиках.

Поэтому CSV-файлы анализируют и редактируют в Excel и аналогах: Open Office, LibreOffice и прочих.

Ветеранам, которые все же дочитали: ребята, мы знаем об анализе непосредственно в БД c помощью SQL, знаем о Tableau и Talend Open Studio. Это статья для начинающих, а на базовом уровне и небольшом объеме данных Excel с аналогами хватает.

Как Excel портит данные: из классики

Все бы ничего, но Excel, едва открыв CSV-файл, начинает свои лукавые выкрутасы. Он без спроса меняет данные так, что те приходят в негодность. Причем делает это совершенно незаметно. Из-за этого в свое время мы схватили ворох проблем.

Большинство казусов связано с тем, что программа без спроса преобразует строки с набором цифр в числа.

Округляет. Например, в исходной ячейке два телефона хранятся через запятую без пробелов: «5235834,5235835». Что сделает Excel? Лихо превратит номера́ в одно число и округлит до двух цифр после запятой: «5235834,52». Так мы потеряем второй телефон.

Приводит к экспоненциальной форме. Excel заботливо преобразует «123456789012345» в число «1,2E+15». Исходное значение потеряем напрочь.

Проблема актуальна для длинных, символов по пятнадцать, цифровых строк. Например, КЛАДР-кодов (это такой государственный идентификатор адресного объекта: го́рода, у́лицы, до́ма).

Удаляет лидирующие плюсы. Excel считает, что плюс в начале строки с цифрами — совершенно лишний символ. Мол, и так ясно, что число положительное, коль перед ним не стоит минус. Поэтому лидирующий плюс в номере «+74955235834» будет отброшен за ненадобностью — получится «74955235834». (В реальности номер пострадает еще сильнее, но для наглядности обойдусь плюсом).

Потеря плюса критична, например, если данные пойдут в стороннюю систему, а та при импорте жестко проверяет формат.

Разбивает по три цифры. Цифровую строку длиннее трех символов Excel, добрая душа, аккуратно разберет. Например, «8 495 5235834» превратит в «84 955 235 834».

Форматирование важно как минимум для телефонных номеров: пробелы отделяют коды страны и города от остального номера и друг от друга. Excel запросто нарушает правильное членение телефона.

Удаляет лидирующие нули. Строку «00523446» Excel превратит в «523446».

А в ИНН, например, первые две цифры — это код региона. Для Республики Алтай он начинается с нуля — «04». Без нуля смысл номера исказится, а проверку формата ИНН вообще не пройдет.

Меняет даты под локальные настройки. Excel с удовольствием исправит номер дома «1/2» на «01.фев». Потому что Windows подсказал, что в таком виде вам удобнее считывать даты.

Побеждаем порчу данных правильным импортом

Если серьезно, в бедах виноват не Excel целиком, а неочевидный способ импорта данных в программу.

По умолчанию Excel применяет к данным в загруженном CSV-файле тип «General» — общий. Из-за него программа распознает цифровые строки как числа. Такой порядок можно победить, используя встроенный инструмент импорта.

Запускаю встроенный в Excel механизм импорта. В меню это «Data → Get External Data → From Text».

Выбираю CSV-файл с данными, открывается диалог. В диалоге кликаю на тип файла Delimited (с разделителями). Кодировка — та, что в файле, обычно определяется автоматом. Если первая строка файла — шапка, отмечаю «My Data Has Headers».

Перехожу ко второму шагу диалога. Выбираю разделитель полей (обычно это точка с запятой — semicolon). Отключаю «Treat consecutive delimiters as one», а «Text qualifier» выставляю в «{none}». (Text qualifier — это символ начала и конца текста. Если разделитель в CSV — запятая, то text qualifier нужен, чтобы отличать запятые внутри текста от запятых-разделителей.)

На третьем шаге выбираю формат полей, ради него все и затевалось. Для всех столбцов выставляю тип «Text». Кстати, если кликнуть на первую колонку, зажать шифт и кликнуть на последнюю, выделятся сразу все столбцы. Удобно.

Дальше Excel спросит, куда вставлять данные из CSV — можно просто нажать «OK», и данные появятся в открытом листе.

Перед импортом придется создать в Excel новый workbook

Но! Если я планирую добавлять данные в CSV через Excel, придется сделать еще кое-что.

После импорта нужно принудительно привести все-все ячейки на листе к формату «Text». Иначе новые поля приобретут все тот же тип «General».

  • Нажимаю два раза Ctrl+A, Excel выбирает все ячейки на листе;

  • кликаю правой кнопкой мыши;

  • выбираю в контекстном меню «Format Cells»;

  • в открывшемся диалоге выбираю слева тип данных «Text».

Чтобы выделить все ячейки, нужно нажать Ctrl+A два раза. Именно два, это не шутка, попробуйте

После этого, если повезет, Excel оставит исходные данные в покое. Но это не самая твердая гарантия, поэтому мы после сохранения обязательно проверяем файл через текстовый просмотрщик.

Альтернатива: Open Office Calc

Для работы с CSV-файлами я использую именно Calc. Он не то чтобы совсем не считает цифровые данные строками, но хотя бы не применяет к ним переформатирование в соответствии с региональными настройками Windows. Да и импорт попроще.

Конечно, понадобится пакет Open Office (OO). При установке он предложит переназначить на себя файлы MS Office. Не рекомендую: хоть OO достаточно функционален, он не до конца понимает хитрое микрософтовское форматирование документов.

А вот назначить OO программой по умолчанию для CSV-файлов — вполне разумно. Сделать это можно после установки пакета.

Итак, запускаем импорт данных из CSV. После двойного клика на файле Open Office показывает диалог.

Заметьте, в OO не нужно создавать новый воркбук и принудительно запускать импорт, все само

  1. Кодировка — как в файле.

  2. «Разделитель» — точка с запятой. Естественно, если в файле разделителем выступает именно она.

  3. «Разделитель текста» — пустой (все то же, что в Excel).

  4. В разделе «Поля» кликаю в левый-верхний квадрат таблицы, подсвечиваются все колонки. Указываю тип «Текст».

Штука, которая испортила немало крови: если по ошибке выбрать несколько разделителей полей или не тот разделитесь текста, файл может правильно открыться, но неправильно сохраниться.

Помимо Calc у нас в HFLabs популярен libreOffice, особенно под «Линуксом». И то, и другое для CSV применяют активнее, чем Excel.

Бонус-трек: проблемы при сохранении из Calc в .xlsx

Если сохраняете данные из Calc в экселевский формат .xlsx, имейте в виду — OO порой необъяснимо и масштабно теряет данные.

Белая пустошь, раскинувшаяся посередине, в оригинальном CSV-файле богато заполнена данными

Поэтому после сохранения я еще раз открываю файл и убеждаюсь, что данные на месте.

Если что-то потерялись, лечение — пересохранить из CSV в .xlsx. Или, если установлен Windows, импортнуть из CSV в Excel и сохранить оттуда.

После пересохранения обязательно еще раз проверяю, что все данные на месте и нет лишних пустых строк.

Если интересно работать с данными, посмотрите на наши вакансии. HFLabs почти всегда нужны аналитики, тестировщики, инженеры по внедрению, разработчики. Данными обеспечим так, что мало не покажется 🙂

Чтение и запись файлов CSV в Python

Подписывайся на наш канал в Telegram, чтобы ежедневно совершенствоваться в Python. Там выходят задачи, полезные советы и сливы платных курсов — перейти

Оглавление

  • Что такое файл CSV?
    • Откуда берутся файлы CSV?
  • Разбор CSV-файлов с помощью встроенной библиотеки Python CSV
    • Чтение CSV-файлов с помощью CSV
    • Чтение файлов CSV в словарь с CSV
    • Дополнительные параметры чтения Python CSV
    • Написание файлов CSV с помощью CSV
    • Написание файла CSV из словаря с CSV
  • Разбор CSV-файлов с помощью библиотеки Pandas
    • Чтение CSV-файлов с помощью Pandas
    • Написание файлов CSV с помощью Pandas
  • Вывод

Посмотрим правде в глаза: вам нужно получать информацию в свои программы и выходить из них не всегда с помощью только клавиатуры и консоли. Обмен информацией через текстовые файлы является распространенным способом обмена информацией между программами. Одним из самых популярных форматов обмена данными является формат CSV. Но как вы это используете?

Давайте проясним одну вещь: вам не нужно (и вы не будете) создавать свой собственный анализатор CSV с нуля. Есть несколько вполне приемлемых библиотек, которые вы можете использовать. Python библиотека csv  будет работать в большинстве случаев. Если ваша работа требует большого количества данных или численного анализа, pandasбиблиотека также имеет возможности синтаксического анализа CSV, которые должны обрабатывать все остальное.

В этой статье вы узнаете, как читать, обрабатывать и анализировать CSV из текстовых файлов с использованием Python. Вы увидите, как работают файлы CSV, изучите важную csv библиотеку, и увидите, как работает анализ CSV с использованием pandas библиотеки.

Итак, начнем!

Пройдите тест: проверьте свои знания с помощью нашего интерактивного теста «Чтение и запись файлов CSV в Python». По окончании вы получите оценку, чтобы вы могли отслеживать прогресс в обучении с течением времени:

Пройдите тест »

Что такое файл CSV?

Файл CSV (файл значений, разделенных запятыми) – это тип простого текстового файла, в котором для упорядочения табличных данных используется определенное структурирование. Поскольку это простой текстовый файл, он может содержать только фактические текстовые данные – другими словами, печатные символы ASCII или Unicode .

Структура CSV-файла определяется его именем. Обычно файлы CSV используют запятую для разделения каждого конкретного значения данных. Вот как выглядит эта структура:

column 1 name,column 2 name, column 3 name
first row data 1,first row data 2,first row data 3
second row data 1,second row data 2,second row data 3
...

Обратите внимание, что каждый фрагмент данных разделен запятой. Обычно первая строка идентифицирует каждый фрагмент данных, другими словами, имя столбца данных. Каждая последующая строка после этого является фактическими данными и ограничена только ограничениями размера файла.

В общем, символ разделителя называется разделителем, и запятая используется не только одна. Другие популярные разделители включают символы табуляции ( \t), двоеточия ( :) и точки с запятой ( ;). Правильный анализ файла CSV требует, чтобы мы знали, какой разделитель используется.

Откуда берутся файлы CSV?

Файлы CSV обычно создаются программами, которые обрабатывают большие объемы данных. Это удобный способ экспортировать данные из электронных таблиц и баз данных, а также импортировать или использовать их в других программах. Например, вы можете экспортировать результаты программы интеллектуального анализа данных в файл CSV, а затем импортировать их в электронную таблицу для анализа данных, создания графиков для презентации или подготовки отчета для публикации.

С файлами CSV очень легко работать программно. Любой язык, который поддерживает ввод текстовых файлов и манипуляции со строками (например, Python), может работать с файлами CSV напрямую.

Разбор CSV-файлов с помощью встроенной библиотеки Python CSV

Библиотека csv предоставляет функциональные возможности как для чтения так и записи данных в CSV – файлы. Разработанный для работы с CSV-файлами, созданными в Excel, он легко адаптируется для работы с различными форматами CSV. Эта библиотека содержит объекты и другие коды для чтения, записи и обработки данных из и в CSV – файлов.

Чтение CSV-файлов с csv

Чтение из файла CSV выполняется с использованием reader объекта. Файл CSV открывается как текстовый файл с помощью встроенной open() функции Python , которая возвращает объект файла. Это затем передается в reader, который делает тяжелую работу.

Вот employee_birthday.txt файл:

name,department,birthday month
John Smith,Accounting,November
Erica Meyers,IT,March

Вот код, чтобы прочитать это:

import csv

with open('employee_birthday.txt') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
    line_count = 0
    for row in csv_reader:
        if line_count == 0:
            print(f'Column names are {", ".join(row)}')
            line_count += 1
        else:
            print(f'\t{row[0]} works in the {row[1]} department, and was born in {row[2]}.')
            line_count += 1
    print(f'Processed {line_count} lines.')

Это приводит к следующему выводу:

Column names are name, department, birthday month
    John Smith works in the Accounting department, and was born in November.
    Erica Meyers works in the IT department, and was born in March.
Processed 3 lines.

Каждая строка, возвращаемая элементом, reader представляет собой список String элементов, содержащих данные, найденные путем удаления разделителей. Первая возвращаемая строка содержит имена столбцов, которые обрабатываются особым образом.

Чтение файлов CSV в словарь используя csv

Вместо того, чтобы иметь дело со списком отдельных String элементов, вы можете также читать данные CSV непосредственно в словарь (технически, Упорядоченный словарь ).

Опять же, наш входной файл employee_birthday.txt выглядит следующим образом:

name,department,birthday month
John Smith,Accounting,November
Erica Meyers,IT,March

Вот код для чтения в качестве словаря на этот раз:

import csv

with open('employee_birthday.txt', mode='r') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    line_count = 0
    for row in csv_reader:
        if line_count == 0:
            print(f'Column names are {", ".join(row)}')
            line_count += 1
        print(f'\t{row["name"]} works in the {row["department"]} department, and was born in {row["birthday month"]}.')
        line_count += 1
    print(f'Processed {line_count} lines.')

Это приводит к тому же выводу, что и раньше:

Column names are name, department, birthday month
    John Smith works in the Accounting department, and was born in November.
    Erica Meyers works in the IT department, and was born in March.
Processed 3 lines.

Откуда взялись ключи словаря? Предполагается, что первая строка CSV-файла содержит ключи, используемые для построения словаря. Если их нет в вашем CSV-файле, вы должны указать свои собственные ключи, установив fieldnamesнеобязательный параметр в список, содержащий их.

Необязательные readerпараметры Python CSV

Объект readerможет обрабатывать различные типы файлов CSV, указав дополнительные параметры , некоторые из которых приведены ниже:

  • delimiter указывает символ, используемый для разделения каждого поля. По умолчанию используется запятая ( ',').
  • quotechar указывает символ, используемый для окружения полей, которые содержат символ разделителя. По умолчанию используется двойная кавычка ( ' " ').
  • escapechar указывает символ, используемый для экранирования символа-разделителя, если кавычки не используются. По умолчанию это не escape-символ.

Эти параметры заслуживают дополнительного пояснения. Предположим, вы работаете со следующим employee_addresses.txt файлом:

name,address,date joined
john smith,1132 Anywhere Lane Hoboken NJ, 07030,Jan 4
erica meyers,1234 Smith Lane Hoboken NJ, 07030,March 2

Этот файл CSV содержит три поля: name, address и date joined, которые через запятую. Проблема в том, что данные для address поля также содержат запятую для обозначения почтового индекса.

Есть три различных способа справиться с этой ситуацией:

  • Используйте другой разделитель.
    Таким образом, запятую можно безопасно использовать в самих данных. Вы используете delimiterнеобязательный параметр, чтобы указать новый разделитель.
  • Заключите данные в кавычки
    . Особая природа выбранного вами разделителя игнорируется в строках в кавычках. Следовательно, вы можете указать символ, используемый для цитирования, с помощью quotechar необязательного параметра. Пока этот символ также не отображается в данных, все в порядке.
  • Экранирование символов-разделителей в данных
    Экранирование символов работает так же, как и в строках формата, сводя на нет интерпретацию экранированного символа (в данном случае, разделителя). Если используется escape-символ, он должен быть указан с помощью escapechar необязательного параметра.

Написание файлов CSV используя csv

Вы также можете записать в файл CSV, используя writer объект и .write_row() метод:

import csv

with open('employee_file.csv', mode='w') as employee_file:
    employee_writer = csv.writer(employee_file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

    employee_writer.writerow(['John Smith', 'Accounting', 'November'])
    employee_writer.writerow(['Erica Meyers', 'IT', 'March'])

Опциональный параметр quotechar указывает , writerкакой символ использовать процитировать поля при записи. Однако используется ли цитирование или нет, определяется quoting необязательным параметром:

  • Если quotingустановлено значение csv.QUOTE_MINIMAL, то .writerow() поля будут заключены delimiter в кавычки, только если они содержат или quotechar. Это случай по умолчанию.
  • Если quoting установлено значение csv.QUOTE_ALL, тогда .writerow() будут указаны все поля.
  • Если quoting установлено значение csv.QUOTE_NONNUMERIC, то .writerow() будет заключать в кавычки все поля, содержащие текстовые данные, и преобразовывать все числовые поля в тип данных float.
  • Если quoting установлено значение csv.QUOTE_NONE, то .writerow() вместо кавычек будут использоваться разделители. В этом случае вы также должны предоставить значение для необязательного параметра escapechar .

Чтение файла в виде простого текста показывает, что файл создается следующим образом:

John Smith,Accounting,November
Erica Meyers,IT,March

Запись файла CSV из словаря используя csv

Поскольку вы можете считывать наши данные в словарь, это будет справедливо, если вы сможете записать их и из словаря:

import csv

with open('employee_file2.csv', mode='w') as csv_file:
    fieldnames = ['emp_name', 'dept', 'birth_month']
    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'emp_name': 'John Smith', 'dept': 'Accounting', 'birth_month': 'November'})
    writer.writerow({'emp_name': 'Erica Meyers', 'dept': 'IT', 'birth_month': 'March'})

В отличие от DictReader, параметр fieldnames обязателен при написании словаря. Это имеет смысл, когда вы думаете об этом: без списка fieldnames, то DictWriterне может знать, какие ключи использовать для извлечения значений из ваших словарей. Он также использует ключи fieldnames для записи первой строки в качестве имен столбцов.

Код выше генерирует следующий выходной файл:

emp_name,dept,birth_month
John Smith,Accounting,November
Erica Meyers,IT,March

Разбор CSV-файлов с pandas библиотекой

Конечно, библиотека CSV – не единственная. Чтение CSV-файлов также возможно используя pandas. Настоятельно рекомендуется, если у вас много данных для анализа.

Pandas – это Python библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет высокопроизводительные инструменты анализа данных и простые в использовании структуры данных. Pandas доступно везде, но является ключевой частью дистрибутива Anaconda и отлично работает в записных книжках Jupyter для обмена данными, кодом, результатами анализа, визуализациями и текстовым описанием.

Установка pandas и ее зависимости в Anaconda:

$ conda install pandas

Как используется pip/pipenv для других случаев:

$ pip install pandas

Мы не будем углубляться в особенности того, как pandas работает или как его использовать. Для более подробной информации о том, как использовать pandas для чтения и анализа больших наборов данных.

Чтение CSV-файлов используя pandas

Чтобы продемонстрировать некоторые возможности pandas с CSV, я создал немного более сложный файл для чтения под названием hrdata.csv. Он содержит данные о сотрудниках компании:

Name,Hire Date,Salary,Sick Days remaining
Graham Chapman,03/15/14,50000.00,10
John Cleese,06/01/15,65000.00,8
Eric Idle,05/12/14,45000.00,10
Terry Jones,11/01/13,70000.00,3
Terry Gilliam,08/12/14,48000.00,7
Michael Palin,05/23/13,66000.00,8

Читать CSV в pandas DataFrame быстро и просто:

import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv')
print(df)

Вот и все: три строки кода, и только одна из них выполняет настоящую работу. pandas.read_csv() открывает, анализирует и считывает предоставленный файл CSV и сохраняет данные в DataFrame. Печать DataFrame результатов:

             Name Hire Date   Salary  Sick Days remaining
0  Graham Chapman  03/15/14  50000.0                   10
1     John Cleese  06/01/15  65000.0                    8
2       Eric Idle  05/12/14  45000.0                   10
3     Terry Jones  11/01/13  70000.0                    3
4   Terry Gilliam  08/12/14  48000.0                    7
5   Michael Palin  05/23/13  66000.0                    8

Вот несколько моментов, на которые стоит обратить внимание:

  • Сначала pandas распознал, что первая строка CSV содержала имена столбцов, и использовали их автоматически.
  • Тем не менее, pandas также использует целочисленные индексы с нуля в DataFrame. Это потому, что мы не сказали, каким должен быть наш индекс.
  • Кроме того, если вы посмотрите на типы данных наших столбцов, вы увидите, что столбцы – Salary и правильно преобразованы в Sick Days remaining числа, но Hire Date столбец все еще является String. Это легко подтверждается в интерактивном режиме:
>>> print(type(df['Hire Date'][0])) <class 'str'>

Давайте решать эти проблемы по по порядку. Чтобы использовать другой столбец в качестве индекса DataFrame, добавьте необязательный параметр index_col:

import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv', index_col='Name')
print(df)

Теперь поле Name является нашим DataFrame индексом:

               Hire Date   Salary  Sick Days remaining
Name                                                  
Graham Chapman  03/15/14  50000.0                   10
John Cleese     06/01/15  65000.0                    8
Eric Idle       05/12/14  45000.0                   10
Terry Jones     11/01/13  70000.0                    3
Terry Gilliam   08/12/14  48000.0                    7
Michael Palin   05/23/13  66000.0                    8

Далее, давайте исправим тип данных поля Hire Date. Вы можете принудительно считать данные pandas как дату с помощью необязательного параметра parse_dates , который определяется как список имен столбцов для обработки в качестве дат:

import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv', index_col='Name', parse_dates=['Hire Date'])
print(df)

Обратите внимание на разницу в выводе:

                Hire Date   Salary  Sick Days remaining
Name                                                   
Graham Chapman 2014-03-15  50000.0                   10
John Cleese    2015-06-01  65000.0                    8
Eric Idle      2014-05-12  45000.0                   10
Terry Jones    2013-11-01  70000.0                    3
Terry Gilliam  2014-08-12  48000.0                    7
Michael Palin  2013-05-23  66000.0                    8

Дата теперь правильно отформатирована, что легко подтверждается в интерактивном режиме:

>>> print(type(df['Hire Date'][0]))
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

Если ваши CSV-файлы не имеют имен столбцов в первой строке, вы можете использовать необязательный параметр namesдля предоставления списка имен столбцов. Вы также можете использовать это, если хотите переопределить имена столбцов, указанные в первой строке. В этом случае вы также должны указать pandas.read_csv() игнорировать существующие имена столбцов, используя необязательный параметр header=0:

import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv', 
            index_col='Employee', 
            parse_dates=['Hired'], 
            header=0, 
            names=['Employee', 'Hired','Salary', 'Sick Days'])
print(df)

Обратите внимание, что, поскольку имена столбцов изменились, столбцы, указанные в необязательных параметрах index_col и parse_dates, также должны быть изменены. Теперь это приводит к следующему выводу:

                    Hired   Salary  Sick Days
Employee                                     
Graham Chapman 2014-03-15  50000.0         10
John Cleese    2015-06-01  65000.0          8
Eric Idle      2014-05-12  45000.0         10
Terry Jones    2013-11-01  70000.0          3
Terry Gilliam  2014-08-12  48000.0          7
Michael Palin  2013-05-23  66000.0          8

Написание файлов CSV с pandas

Конечно, если вы не можете получить свои данные pandas снова, это не принесет вам большой пользы. Записать DataFrame в CSV-файл так же просто, как и прочитать. Давайте запишем данные с новыми именами столбцов в новый CSV-файл:

import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv', 
            index_col='Employee', 
            parse_dates=['Hired'],
            header=0, 
            names=['Employee', 'Hired', 'Salary', 'Sick Days'])
df.to_csv('hrdata_modified.csv')

Единственная разница между этим кодом и кодом чтения выше состоит в том, что print(df) вызов был заменен df.to_csv() на имя файла. Новый CSV-файл выглядит следующим образом:

Employee,Hired,Salary,Sick Days
Graham Chapman,2014-03-15,50000.0,10
John Cleese,2015-06-01,65000.0,8
Eric Idle,2014-05-12,45000.0,10
Terry Jones,2013-11-01,70000.0,3
Terry Gilliam,2014-08-12,48000.0,7
Michael Palin,2013-05-23,66000.0,8

Вывод

Если вы понимаете основы чтения CSV-файлов, вы никогда не будете застигнуты врасплох, когда вам придется иметь дело с импортом данных. Большинство задач чтения, обработки и записи в формате CSV легко выполняются базовой библиотекой Python csv. Если у вас есть много данных для чтения и обработки, pandas библиотека также предоставляет возможности быстрой и простой обработки CSV.

Есть ли другие способы разбора текстовых файлов? Конечно! Такие библиотеки, как ANTLR , PLY и PlyPlus, могут обрабатывать тяжелые операции синтаксического анализа, и если простые String манипуляции не сработают, всегда есть регулярные выражения.

Совершенствуй знания каждый день у нас в Телеграм-каналах

Вопросы, реклама — VK | Telegram

Чтение и запись CSV файла с помощью SuperCSV в Java / Программирование на Java

package com.javadevblog.csv;

import org.supercsv.cellprocessor.Optional;

import org.supercsv.cellprocessor.constraint.NotNull;

import org.supercsv.cellprocessor.constraint.UniqueHashCode;

import org.supercsv.cellprocessor.ift.CellProcessor;

import org.supercsv.io.CsvBeanWriter;

import org.supercsv.io.ICsvBeanWriter;

import org.supercsv.prefs.CsvPreference;

import java.io.IOException;

import java.io.StringWriter;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

public class CsvWriterTest {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        List<Employee> employees = generateData();

        StringWriter writer = new StringWriter();

        // создаем CsvBeanWriter со стандартными настройками (кодировка, переносы строк, разделители и т.д.)

        ICsvBeanWriter csvBeanWriter = new CsvBeanWriter(writer,CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);

        String[] header = new String[]{«id», «name», «role», «salary»};

        // создаем заголовок

        csvBeanWriter.writeHeader(header);

        for (Employee employee : employees) {

            csvBeanWriter.write(employee, header, getProcessors());

        }

        csvBeanWriter.close();

        System.out.println(writer.toString());

    }

    private static CellProcessor[] getProcessors() {

        return new CellProcessor[]{

                new UniqueHashCode(),

                new NotNull(),

                new Optional(),

                new Optional()

        };

    }

    private static List<Employee> generateData() {

        List<Employee> employees = new ArrayList<>();

        Employee employee = new Employee();

        employee.setId(«1»);

        employee.setName(«Андрей»);

        employee.setRole(«разработчик»);

        employee.setSalary(«3000»);

        Employee employee1 = new Employee();

        employee1.setId(«2»);

        employee1.setName(«Дима»);

        employee1.setRole(«разработчик»);

        Employee employee2 = new Employee();

        employee2.setId(«3»);

        employee2.setName(«Марина»);

        employees.add(employee);

        employees.add(employee1);

        employees.add(employee2);

        return employees;

    }

}

Как читать и писать файлы CSV в Python

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, чтобы показать вам, как читать и записывать данные в файл CSV на Python.

Что такое файл CSV?

Файл CSV (значения, разделенные запятыми) позволяет сохранять данные в табличной структуре с расширением .csv. Файлы CSV широко использовались в приложениях электронной коммерции, поскольку их очень легко обрабатывать. Некоторые из областей, где они были использованы, включают в себя:

  • импорт и экспорт данных клиентов
  • импорт и экспорт продукции
  • экспорт заказов
  • экспорт аналитических отчетов по электронной коммерции

Модули для чтения и записи

Модуль CSV имеет несколько функций и классов, доступных для чтения и записи CSV, и они включают в себя:

  • функция csv.reader
  • функция csv.writer
  • класс csv.Dictwriter
  • класс csv.DictReader

csv.reader

Модуль csv.reader принимает следующие параметры:

  • csvfile : обычно это объект, который поддерживает протокол итератора и обычно возвращает строку каждый раз, когда __next__() его __next__() .
  • dialect='excel' : необязательный параметр, используемый для определения набора параметров, специфичных для определенного диалекта CSV.
  • fmtparams : необязательный параметр, который можно использовать для переопределения существующих параметров форматирования.

Вот пример того, как использовать модуль csv.reader.

1

2

3

4

5

6

import csv

 

with open(‘example.csv’, newline=») as File:

    reader = csv.reader(File)

    for row in reader:

        print(row)

модуль csv.writer

Этот модуль похож на модуль csv.reader и используется для записи данных в CSV. Требуется три параметра:

  • csvfil e : это мочь быть любым объектом с методом write() .
  • dialect='excel' : необязательный параметр, используемый для определения набора параметров, специфичных для конкретного CSV.
  • fmtparam : необязательный параметр, который можно использовать для переопределения существующих параметров форматирования.

Классы DictReader и DictWriter

DictReader и DictWriter — это классы, доступные в Python для чтения и записи в CSV. Хотя они и похожи на функции чтения и записи, эти классы используют объекты словаря для чтения и записи в CSV-файлы.

DictReader

Он создает объект, который отображает прочитанную информацию в словарь, ключи которого задаются параметром fieldnames . Этот параметр является необязательным, но если он не указан в файле, данные первой строки становятся ключами словаря.

Пример:

1

2

3

4

5

import csv

with open(‘name.csv’) as csvfile:

reader = csv.DictReader(csvfile)

for row in reader:

         print(row[‘first_name’], row[‘last_name’])

DictWriter

Этот класс аналогичен классу DictWriter и выполняет противоположную функцию: запись данных в файл CSV. Класс определяется как csv. DictWriter ( csvfile , DictWriter csvfile , 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

Диалект — это вспомогательный класс, используемый для определения параметров для конкретного экземпляра reader или writer . Диалекты и параметры форматирования должны быть объявлены при выполнении функции чтения или записи.

Есть несколько атрибутов, которые поддерживаются диалектом:

  • разделитель : строка, используемая для разделения полей. По умолчанию это ',' .
  • двойная кавычка : Управляет тем, как должны быть указаны кавычки, появляющиеся внутри поля. Может быть Верным или Ложным.
  • escapechar : строка, используемая автором для экранирования разделителя, если в QUOTE_NONE задано значение QUOTE_NONE .
  • lineterminator : строка, используемая для завершения строк, созданных writer . По умолчанию используется значение '\r\n' .
  • quotechar : строка, используемая для цитирования полей, содержащих специальные символы. По умолчанию '"' .
  • skipinitialspace : если установлено значение True , любые пробелы, следующие сразу за разделителем , игнорируются.
  • строгий : если установлено True , это вызывает ошибку исключения при неправильном вводе CSV.
  • цитирование : определяет, когда следует создавать кавычки при чтении или записи в CSV.

Чтение файла CSV

Давайте посмотрим, как читать CSV-файл, используя вспомогательные модули, которые мы обсуждали выше.

Создайте свой CSV-файл и сохраните его как example.csv. Убедитесь, что он имеет расширение .csv и заполните некоторые данные. Здесь у нас есть CSV-файл, который содержит имена учеников и их оценки.

Ниже приведен код для чтения данных в нашем CSV с использованием функции csv.DictReader класса csv.DictReader .

Чтение CSV-файла с помощью csv.reader

1

2

3

4

5

6

7

import csv

 

with open(‘example.csv’) as File:

    reader = csv.reader(File, delimiter=’,’, quotechar=’,’,

                        quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

    for row in reader:

        print(row)

В приведенном выше коде мы импортируем модуль CSV, а затем открываем наш файл CSV в виде File . Затем мы определяем объект reader и используем метод csv.reader для извлечения данных в объект. Затем мы перебираем объект reader и извлекаем каждую строку наших данных.

Мы показываем прочитанные данные, печатая их содержимое на консоль. Мы также указали обязательные параметры, такие как разделитель, кавычка и цитирование.

Выход

1

2

3

4

[‘first_name’, ‘last_name’, ‘Grade’]

[‘Alex’, ‘Brian’, ‘B’]

[‘Rachael’, ‘Rodriguez’, ‘A’]

[‘Tom’, ‘smith’, ‘C’]

Чтение CSV-файла с помощью DictReader

Как мы упоминали выше, DictWriter позволяет нам читать файл CSV, отображая данные в словарь вместо строк, как в случае с модулем csv.reader . Хотя имя поля является необязательным параметром, важно всегда помечать столбцы для удобства чтения.

Вот как читать CSV, используя класс DictWriter.

1

2

3

4

5

6

7

8

import csv

 

results = []

with open(‘example.csv’) as File:

    reader = csv.DictReader(File)

    for row in reader:

        results.append(row)

    print results

Сначала мы импортируем модуль csv и инициализируем результаты пустого списка, которые мы будем использовать для хранения полученных данных. Затем мы определяем объект reader и используем метод csv.DictReader для извлечения данных в объект. Затем мы перебираем объект reader и извлекаем каждую строку наших данных.

Наконец, мы добавляем каждую строку в список результатов и выводим содержимое на консоль.

Выход

1

2

3

4

5

[{‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Alex’, ‘last_name’: ‘Brian’},

{‘Grade’: ‘A’, ‘first_name’: ‘Rachael’, ‘last_name’: ‘Rodriguez’},

{‘Grade’: ‘C’, ‘first_name’: ‘Tom’, ‘last_name’: ‘smith’},

{‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Jane’, ‘last_name’: ‘Oscar’},

{‘Grade’: ‘A’, ‘first_name’: ‘Kennzy’, ‘last_name’: ‘Tim’}]

Как вы можете видеть выше, использование класса DictReader лучше, потому что он выдает наши данные в формате словаря, с которым легче работать.

Запись в файл CSV

Давайте теперь посмотрим, как csv.writer к записи данных в файл CSV с csv.writer функции csv.Dictwriter класса csv.Dictwriter обсуждались в начале этого урока.

Запись в файл CSV с помощью csv.writer

Код ниже записывает данные, определенные в файл example2.csv .

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

import csv

 

myData = [[«first_name», «second_name», «Grade»],

          [‘Alex’, ‘Brian’, ‘A’],

          [‘Tom’, ‘Smith’, ‘B’]]

 

myFile = open(‘example2.csv’, ‘w’)

with myFile:

    writer = csv.writer(myFile)

    writer.writerows(myData)

     

print(«Writing complete»)

Сначала мы импортируем модуль csv, и функция writer() создаст объект, подходящий для записи. Чтобы перебрать данные по строкам, нам нужно будет использовать writerows() функция.

Вот наш CSV с данными, которые мы записали в него.

Запись в файл CSV с использованием DictWriter

Давайте напишем следующие данные в CSV.

1

2

3

4

5

data = [{‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Alex’, ‘last_name’: ‘Brian’},

{‘Grade’: ‘A’, ‘first_name’: ‘Rachael’, ‘last_name’: ‘Rodriguez’},

{‘Grade’: ‘C’, ‘first_name’: ‘Tom’, ‘last_name’: ‘smith’},

{‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Jane’, ‘last_name’: ‘Oscar’},

{‘Grade’: ‘A’, ‘first_name’: ‘Kennzy’, ‘last_name’: ‘Tim’}]

Код, как показано ниже.

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

13

14

import csv

 

with open(‘example4.csv’, ‘w’) as csvfile:

    fieldnames = [‘first_name’, ‘last_name’, ‘Grade’]

    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

 

    writer.writeheader()

    writer.writerow({‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Alex’, ‘last_name’: ‘Brian’})

    writer.writerow({‘Grade’: ‘A’, ‘first_name’: ‘Rachael’,

                     ‘last_name’: ‘Rodriguez’})

    writer.writerow({‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Jane’, ‘last_name’: ‘Oscar’})

    writer.writerow({‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Jane’, ‘last_name’: ‘Loive’})

 

print(«Writing complete»)

Сначала мы определим fieldnames , которые будут представлять заголовки каждого столбца в файле CSV. Метод writerrow() будет записывать по одной строке за раз. Если вы хотите записать все данные одновременно, вы будете использовать метод writerrows() .

Вот как можно записать все строки одновременно.

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

13

14

15

import csv

 

with open(‘example5.csv’, ‘w’) as csvfile:

    fieldnames = [‘first_name’, ‘last_name’, ‘Grade’]

    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

 

    writer.writeheader()

    writer.writerows([{‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Alex’, ‘last_name’: ‘Brian’},

                      {‘Grade’: ‘A’, ‘first_name’: ‘Rachael’,

                          ‘last_name’: ‘Rodriguez’},

                      {‘Grade’: ‘C’, ‘first_name’: ‘Tom’, ‘last_name’: ‘smith’},

                      {‘Grade’: ‘B’, ‘first_name’: ‘Jane’, ‘last_name’: ‘Oscar’},

                      {‘Grade’: ‘A’, ‘first_name’: ‘Kennzy’, ‘last_name’: ‘Tim’}])

 

print(«writing complete»)

Вывод

В этом руководстве рассматривается большинство вопросов, необходимых для успешного чтения и записи в файл CSV с использованием различных функций и классов, предоставляемых Python. CSV-файлы широко используются в программных приложениях, потому что они легко читаются и управляются, а их небольшой размер делает их относительно быстрой для обработки и передачи.

Не стесняйтесь, чтобы увидеть, что у нас есть в наличии для продажи и для изучения на рынке , и не стесняйтесь задавать любые вопросы и предоставить свой ценный отзыв, используя канал ниже.

Выучить питон

Изучите Python с нашим полным руководством по питону, независимо от того, начинаете ли вы или начинающий программист, ищущий новые навыки.

Обрабатываем csv файлы — Модуль csv

Модуль csv дает программисту возможность выполнять структурный анализ файлов CSV (Comma Separated Values – переменные, разделенные запятыми). Файл CSV – это текстовый файл, в котором каждая строка имеет несколько полей, разделенных запятыми, или другими разделителями. Вы можете рассматривать каждую строчку как ряд, а каждое поле — как столбец. Формат CSV не имеет стандарта, но эти файлы достаточно похожи, так что модуль csv может распознавать большую часть этих файлов. Вы также можете создавать файлы CSV, используя данный модуль.

Чтение файлов CSV

Существует два способа чтения файлов CSV. Вы можете использовать функцию чтения модуля csv, или использовать класс DictReader. Мы рассмотрим оба метода. Но сначала, нам нужно получить файлы CSV, чтобы было над чем работать. В интернете есть много сайтов, предлагающих познавательную информацию в формате CSV. Мы используем сайт всемирной организации здравоохранения, чтобы скачать кое-какую информацию о туберкулёзе. Вы можете получить её здесь: http://www.who.int/tb/country/data/download/en/
Как только вы скачаете файл, мы будем готовы начать. Готовы? Давайте взглянем на следующий код:

import csv

def csv_reader(file_obj):
«»»
Read a csv file
«»»
reader = csv.reader(file_obj)
for row in reader:
print(» «.join(row))

if __name__ == «__main__»:
csv_path = «TB_data_dictionary_2014-02-26.csv»
with open(csv_path, «r») as f_obj:
csv_reader(f_obj)



import csv

 

def csv_reader(file_obj):

    «»»

    Read a csv file

    «»»

    reader = csv.reader(file_obj)

    for row in reader:

        print(» «.join(row))

 

if __name__ == «__main__»:

    csv_path = «TB_data_dictionary_2014-02-26.csv»

    with open(csv_path, «r») as f_obj:

        csv_reader(f_obj)

Вот здесь мы остановимся. В первую очередь, нам нужно импортировать модуль csv. После этого, нам нужно создать очень простую функцию, под названием csv_reader, которая получает доступ к объекту файла. Внутри функции, мы передаем файл функции csv.reader, которая возвращает объект-считыватель. Объект-считыватель позволяет выполнить итерацию также, как это делает обычный объект file.

Это позволяет выполнять итерацию над каждым рядом в объекте-считывателе и отобразить строку данных, но без запятых. Это работает по той причине, что каждый ряд является списком, и мы можем объединить все элементы в списке вместе, создав одну большую строку. А теперь мы создадим наш собственный файл CSV и загрузим его в класс DictReader. Вот очень простой пример:

first_name,last_name,address,city,state,zip_code
Tyrese,Hirthe,1404 Turner Ville,Strackeport,NY,19106-8813
Jules,Dicki,2410 Estella Cape Suite 061,Lake Nickolasville,ME,00621-7435
Dedric,Medhurst,6912 Dayna Shoal,Stiedemannberg,SC,43259-2273



first_name,last_name,address,city,state,zip_code

Tyrese,Hirthe,1404 Turner Ville,Strackeport,NY,19106-8813

Jules,Dicki,2410 Estella Cape Suite 061,Lake Nickolasville,ME,00621-7435

Dedric,Medhurst,6912 Dayna Shoal,Stiedemannberg,SC,43259-2273

Давайте сохраним это в файле, под названием data.csv . Теперь мы готовы проанализировать файл при помощи класса DictReader. Давайте попробуем:

import csv

def csv_dict_reader(file_obj):
«»»
Read a CSV file using csv.DictReader
«»»
reader = csv.DictReader(file_obj, delimiter=’,’)
for line in reader:
print(line[«first_name»]),
print(line[«last_name»])

if __name__ == «__main__»:
with open(«data.csv») as f_obj:
csv_dict_reader(f_obj)



import csv

 

def csv_dict_reader(file_obj):

    «»»

    Read a CSV file using csv.DictReader

    «»»

    reader = csv.DictReader(file_obj, delimiter=’,’)

    for line in reader:

        print(line[«first_name»]),

        print(line[«last_name»])

 

if __name__ == «__main__»:

    with open(«data.csv») as f_obj:

        csv_dict_reader(f_obj)

В данном примере мы открыли файл и привязали объект файла к нашей функции таким же образом, каким мы делали это раньше. Функция привязывает наш объект к нашему классу DictReader. Мы указываем классу DictReader, что разделителем является запятая. Не то, что бы это было необходимо в нашем коде, так как он работает и без этого аргумента. Тем не менее, это хорошая идея, так как это позволяет пролить свет на то, что именно происходит внутри кода. Далее, мы применяем цикл над объектом-считывателем, и обнаруживаем, что каждая строка в нем – это словарь. Это упрощает печать отдельных фрагментов линии. Теперь мы готовы научиться писать файл csv на диск.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!


Пишем CSV файл

Модуль csv также имеет два метода, которые вы можете применять для написания файла CSV. Вы можете использовать функцию writer, или класс DictWriter. Мы рассмотрим оба метода. Начнем с функции writer. Давайте взглянем на простой пример:

import csv

def csv_writer(data, path):
«»»
Write data to a CSV file path
«»»
with open(path, «w», newline=») as csv_file:
writer = csv.writer(csv_file, delimiter=’,’)
for line in data:
writer.writerow(line)

if __name__ == «__main__»:
data = [«first_name,last_name,city».split(«,»),
«Tyrese,Hirthe,Strackeport».split(«,»),
«Jules,Dicki,Lake Nickolasville».split(«,»),
«Dedric,Medhurst,Stiedemannberg».split(«,»)
]

path = «output.csv»
csv_writer(data, path)


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

import csv

 

def csv_writer(data, path):

    «»»

    Write data to a CSV file path

    «»»

    with open(path, «w», newline=») as csv_file:

        writer = csv.writer(csv_file, delimiter=’,’)

        for line in data:

            writer.writerow(line)

 

if __name__ == «__main__»:

    data = [«first_name,last_name,city».split(«,»),

            «Tyrese,Hirthe,Strackeport».split(«,»),

            «Jules,Dicki,Lake Nickolasville».split(«,»),

            «Dedric,Medhurst,Stiedemannberg».split(«,»)

            ]

    

    path = «output.csv»

    csv_writer(data, path)

В данном коде мы создали функцию csv_writer которая принимает два аргумента: path и data. «data» — это список списков, которые мы создали внизу скрипта. Мы использовали сокращенную версию аргумента data из предыдущего примера и разделили строки запятыми. Это возвращает список. Таким образом, мы получаем вложенный список, который выглядит следующим образом:

[[‘first_name’, ‘last_name’, ‘city’],
[‘Tyrese’, ‘Hirthe’, ‘Strackeport’],
[‘Jules’, ‘Dicki’, ‘Lake Nickolasville’],
[‘Dedric’, ‘Medhurst’, ‘Stiedemannberg’]]



[[‘first_name’, ‘last_name’, ‘city’],

[‘Tyrese’, ‘Hirthe’, ‘Strackeport’],

[‘Jules’, ‘Dicki’, ‘Lake Nickolasville’],

[‘Dedric’, ‘Medhurst’, ‘Stiedemannberg’]]

Функция csv_writer открывает путь, по которому мы проходим, и создает объект записи csv. После этого мы используем цикл в нашем вложенном списке, и записываем каждую строку на наш диск. Обратите внимание на то, что мы указали на то, какой именно символ является разделителем, когда создавали объект записи. Если вы хотите, чтобы разделителем была не запятая, а любой другой символ – это именно та самая часть, в которой вы можете это указать.

Теперь мы готовы к тому, чтобы научиться писать файлы CSV при помощи класса DictWriter. Мы используем аргумент data из предыдущего примера, и превратим его в список словарей, которые мы можем загрузить в наш DictWriter. Давайте взглянем:

import csv

def csv_dict_writer(path, fieldnames, data):
«»»
Writes a CSV file using DictWriter
«»»
with open(path, «w», newline=») as out_file:
writer = csv.DictWriter(out_file, delimiter=’,’, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
for row in data:
writer.writerow(row)

if __name__ == «__main__»:
data = [«first_name,last_name,city».split(«,»),
«Tyrese,Hirthe,Strackeport».split(«,»),
«Jules,Dicki,Lake Nickolasville».split(«,»),
«Dedric,Medhurst,Stiedemannberg».split(«,»)
]

my_list = []
fieldnames = data[0]
for values in data[1:]:
inner_dict = dict(zip(fieldnames, values))
my_list.append(inner_dict)

path = «dict_output.csv»
csv_dict_writer(path, fieldnames, my_list)


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

import csv

 

def csv_dict_writer(path, fieldnames, data):

    «»»

    Writes a CSV file using DictWriter

    «»»

    with open(path, «w», newline=») as out_file:

        writer = csv.DictWriter(out_file, delimiter=’,’, fieldnames=fieldnames)

        writer.writeheader()

        for row in data:

            writer.writerow(row)

 

if __name__ == «__main__»:

    data = [«first_name,last_name,city».split(«,»),

            «Tyrese,Hirthe,Strackeport».split(«,»),

            «Jules,Dicki,Lake Nickolasville».split(«,»),

            «Dedric,Medhurst,Stiedemannberg».split(«,»)

            ]

    

    my_list = []

    fieldnames = data[0]

    for values in data[1:]:

        inner_dict = dict(zip(fieldnames, values))

        my_list.append(inner_dict)

    

    path = «dict_output.csv»

    csv_dict_writer(path, fieldnames, my_list)

Начнем со второй части. Как вы видите, мы начали со структуры вложенного списка, который у нас был ранее. Теперь мы создаем пустой список и список, который содержит имена полей, который будет первым списком во вложенном списке. Помните, списки начинаются с нуля, так что первый элемент в нем начинается с нуля. Далее мы используем цикл во вложенном списке, начиная со второго элемента:

for values in data[1:]:
inner_dict = dict(zip(fieldnames, values))
my_list.append(inner_dict)



for values in data[1:]:

    inner_dict = dict(zip(fieldnames, values))

    my_list.append(inner_dict)

Внутри цикла for мы используем встроенные инструменты Python, чтобы создать словарь. Метод zip будет использовать два итератора (списка, в нашем случае), и превратит их в список кортежей. Давайте взглянем на пример:

zip(fieldnames, values)
[(‘first_name’, ‘Dedric’), (‘last_name’, ‘Medhurst’), (‘city’, ‘Stiedemannberg’)]



zip(fieldnames, values)

[(‘first_name’, ‘Dedric’), (‘last_name’, ‘Medhurst’), (‘city’, ‘Stiedemannberg’)]

Теперь, когда вы оборачиваете этот вызов в dict, этот список кортежей превращается в словарь. И наконец, мы добавляем словарь в список. Когда for завершит работу, вы получите структуру данных, которая будет выглядеть так:

[
{‘city’: ‘Strackeport’, ‘first_name’: ‘Tyrese’, ‘last_name’: ‘Hirthe’},
{‘city’: ‘Lake Nickolasville’, ‘first_name’: ‘Jules’, ‘last_name’: ‘Dicki’},
{‘city’: ‘Stiedemannberg’, ‘first_name’: ‘Dedric’, ‘last_name’: ‘Medhurst’}
]



[

  {‘city’: ‘Strackeport’, ‘first_name’: ‘Tyrese’, ‘last_name’: ‘Hirthe’},

  {‘city’: ‘Lake Nickolasville’, ‘first_name’: ‘Jules’, ‘last_name’: ‘Dicki’},

  {‘city’: ‘Stiedemannberg’, ‘first_name’: ‘Dedric’, ‘last_name’: ‘Medhurst’}

]

В конце второй сессии, мы вызываем нашу функцию csv_dict_writer и передаем ей все необходимые аргументы. Внутри функции мы создаем экземпляр DictWriter и передаем ей объекту файла, значение разделителя и наш список наименований полей. Далее, мы записываем наименования полей на наш диск, зацикливаем данные по одной строке за раз, и записываем данные на диск. Класс DictWriter также поддерживает метод writerows, который мы можем использовать вместо цикла. Функция csv.writer также может делать это. Вы, может быть, заинтересованы в том, что бы научиться создавать диалекты при помощи модуля csv. Это позволит вам указывать модулю csv, как именно читать или писать файл в очень простой форме. Если вам это нужно, так файл вашего клиента непонятно как отформатирован – вы найдете эту часть функционала просто незаменимой.

Подведем итоги

Теперь вы знаете, как использовать метод csv, а также научились читать и писать файлы в формате CSV. Существует великое множество сайтов, которые размещают свою информацию в этом формате, также он часто используется в сфере бизнеса.

Python | Файлы CSV

Файлы CSV

Последнее обновление: 29.04.2017

Одним из распространенных файловых форматов, которые хранят в удобном виде информацию, является формат csv.
Каждая строка в файле csv представляет отдельную запись или строку, которая состоит из отдельных столбцов, разделенных запятыми. Собственно поэтому
формат и называется Comma Separated Values. Но хотя формат csv — это формат текстовых файлов, Python для упрощения работы с ним
предоставляет специальный встроенный модуль csv.

Рассмотрим работу модуля на примере:


import csv

FILENAME = "users.csv"

users = [
    ["Tom", 28],
    ["Alice", 23],
    ["Bob", 34]
]

with open(FILENAME, "w", newline="") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(users)
	

with open(FILENAME, "a", newline="") as file:
	user = ["Sam", 31]
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(user)

В файл записывается двухмерный список — фактически таблица, где каждая строка представляет одного пользователя. А каждый пользователь
содержит два поля — имя и возраст. То есть фактически таблица из трех строк и двух столбцов.

При открытии файла на запись в качестве третьего параметра указывается значение newline="" — пустая строка позволяет корректно считывать
строки из файла вне зависимости от операционной системы.

Для записи нам надо получить объект writer, который возвращается функцией csv.writer(file). В эту функцию передается открытый файл.
А собственно запись производится с помощью метода writer.writerows(users) Этот метод принимает набор строк. В нашем случае это двухмерный список.

Если необходимо добавить одну запись, которая представляет собой одномерный список, например, ["Sam", 31], то в этом случае можно вызвать метод
writer.writerow(user)

В итоге после выполнения скрипта в той же папке окажется файл users.csv, который будет иметь следующее содержимое:


Tom,28
Alice,23
Bob,34
Sam,31

Для чтения из файла нам наоборот нужно создать объект reader:


import csv

FILENAME = "users.csv"

with open(FILENAME, "r", newline="") as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row[0], " - ", row[1])

При получении объекта reader мы можем в цикле перебрать все его строки:


Tom  -  28
Alice  -  23
Bob  -  34
Sam - 31

Работа со словарями

В примере выше каждая запись или строка представляла собой отдельный список, например, ["Sam", 31]. Но кроме того, модуль csv имеет
специальные дополнительные возможности для работы со словарями. В частности, функция csv.DictWriter() возвращает объект writer,
который позволяет записывать в файл. А функция csv.DictReader() возвращает объект reader для чтения из файла. Например:


import csv

FILENAME = "users.csv"

users = [
    {"name": "Tom", "age": 28},
    {"name": "Alice", "age": 23},
    {"name": "Bob", "age": 34}
]

with open(FILENAME, "w", newline="") as file:
    columns = ["name", "age"]
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=columns)
    writer.writeheader()
	
    # запись нескольких строк
    writer.writerows(users)
    
    user = {"name" : "Sam", "age": 41}
    # запись одной строки
    writer.writerow(user)

with open(FILENAME, "r", newline="") as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row["name"], "-", row["age"])

Запись строк также производится с помощью методов writerow() и writerows(). Но теперь каждая строка представляет собой отдельный словарь,
и кроме того, производится запись и заголовков столбцов с помощью метода writeheader(), а в метод csv.DictWriter в качестве второго параметра
передается набор столбцов.

При чтении строк, используя названия столбцов, мы можем обратиться к отдельным значениям внутри строки: row["name"].

Чтение и запись CSV-файла в Java — OpenCSV tutorial

CSV означает « значений, разделенных запятыми, ». Файлы CSV в основном используются для создания файлов данных либо для экспорта данных, либо для импорта данных. Язык Java не обеспечивает встроенной поддержки для эффективной обработки файлов CSV. Без использования сторонних библиотек мы можем создать ваш собственный парсер CSV . Как правило, изобретать колесо заново не дает никаких преимуществ, поэтому рекомендуется использовать такие сторонние инструменты для анализа файлов CSV.

OpenCSV — это такой инструмент, который можно использовать для чтения файла csv в java или записи данных в файл CSV .

 Содержание

1. Зависимости OpenCSV от maven
2. Общие классы OpenCSV
3. Прочтите файл CSV.
4. Напишите новый файл CSV.
5. Добавить в существующий файл CSV.
6. Пользовательский разделитель для CSV-файла.
7. Чтение CSV в Java beans
8. Создайте CSV из данных SQL

1. Зависимости OpenCSV maven

Если мы работаем над проектом maven, мы можем включить зависимость OpenCSV maven в pom.xml , как показано ниже.

<зависимость>
 net.sf.opencsv 
 opencsv 
 2.3

Мы можем загрузить двоичные файлы / jar-файлы с http://sourceforge.net/projects/opencsv/, если вы не используете проект maven.

2. Общие классы OpenCSV

Ниже приведен список наиболее часто используемых классов OpenCSV, через которые мы должны пройти.

  • CSVParser : очень простой анализатор CSV, выпущенный под коммерческой лицензией.Это просто реализует разделение одной строки на поля.
  • CSVReader : вы будете использовать этот класс в большинстве случаев при чтении файла CSV из кода вашего Java-приложения. Этот класс предоставляет ряд полезных конструкторов для создания CSVReader с различными параметрами и возможностями. например вы можете указать другой символ-разделитель (по умолчанию — запятая), другой символ кавычки (по умолчанию — двойные кавычки) и даже вы можете указать начальный номер строки, с которой должен начинаться синтаксический анализ.
  • CSVWriter : CSVWriter также очень настраиваемый, как и CSVReader . Вы можете использовать настраиваемый разделитель, настраиваемый символ кавычки или настраиваемый терминатор строки при написании файла CSV с использованием кода Java-приложения.
  • CsvToBean : этот класс будет использоваться, когда вы хотите заполнить Java-бины из содержимого файла CSV. Вы увидите пример ниже.
  • BeanToCsv : Если вы хотите экспортировать данные в файл CSV из своего Java-приложения, вам может потребоваться помощь этого класса.
  • ColumnPositionMappingStrategy : Если вы планируете использовать CsvToBean (или BeanToCsv) для импорта данных CSV, вы будете использовать этот класс для сопоставления полей CSV с полями Java-компонента.

3. Как читать файл CSV

3.1. Прочитать CSV-файл построчно.

Как упоминалось выше, для чтения CSV-файла мы воспользуемся помощью класса CSVReader . Давайте посмотрим на быстрый пример для , читающего файл CSV построчно, .

import java.io.FileReader;
импорт java.util.Arrays;

import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader;

открытый класс ParseCSVLineByLine
{
   @SuppressWarnings ("ресурс")
   public static void main (String [] args) выдает исключение
   {
      // Создание экземпляра читателя
// Читаем data.csv
// Разделитель по умолчанию - запятая
// Символ кавычки по умолчанию - двойная кавычка
// Начинаем чтение со строки номер 2 (номера строк начинаются с нуля)
      Читатель CSVReader = новый

csv — Чтение и запись файлов CSV — документация Python 3.9.0

Исходный код: Lib / csv.py

Так называемый формат CSV (значения, разделенные запятыми) является наиболее распространенным для импорта и
формат экспорта для электронных таблиц и баз данных. Формат CSV использовался для многих
лет до попыток описать формат стандартизированным способом в
RFC 4180 . Отсутствие четко определенного стандарта означает, что тонкие различия
часто существуют в данных, создаваемых и потребляемых различными приложениями. Эти
различия могут раздражать обработку файлов CSV из нескольких источников.
Тем не менее, хотя разделители и символы цитирования различаются, общий формат
достаточно похожи, чтобы можно было написать единственный модуль, который может
эффективно манипулировать такими данными, скрывая детали чтения и записи
данные от программиста.

Модуль csv реализует классы для чтения и записи табличных данных в CSV
формат. Это позволяет программистам сказать: «Запишите эти данные в предпочтительном формате.
в Excel »или« читать данные из этого файла, созданного в Excel », без
зная точные сведения о формате CSV, используемом Excel. Программисты могут
также описать форматы CSV, понятные другим приложениям, или определить их
собственные специализированные форматы CSV.

csv модуль считыватель и писатель объектов считываются и
записывать последовательности.Программисты также могут читать и записывать данные в словарной форме.
с использованием классов DictReader и DictWriter .

См. Также

PEP 305 — API файла CSV

Предложение по расширению Python, которое предлагало это дополнение к Python.

Содержание модуля

Модуль csv определяет следующие функции:

csv. считыватель ( csvfile , диалект = ‘excel’ , ** fmtparams )

Возвращает объект чтения, который будет перебирать строки в данном csvfile . csvfile может быть любым объектом, который поддерживает протокол итератора и возвращает
string каждый раз, когда вызывается его метод __next __ () — подходят как файловые объекты, так и объекты списка. Если csvfile — файловый объект,
он должен открываться с помощью новой строки = '' . Необязательный
диалект может быть задан параметр, который используется для определения набора параметров
специфичен для конкретного диалекта CSV. Это может быть экземпляр подкласса
Dialect класс или одна из строк, возвращаемых
list_dialects () функция.Другие необязательные аргументы ключевого слова fmtparams
может быть дано для переопределения отдельных параметров форматирования в текущем
диалект. Для получения полной информации о диалекте и параметрах форматирования см.
раздел Диалекты и параметры форматирования.

Каждая строка, прочитанная из файла csv, возвращается в виде списка строк. Нет
автоматическое преобразование типа данных выполняется, если формат QUOTE_NONNUMERIC
указана опция (в этом случае поля без кавычек преобразуются в числа с плавающей запятой).

Краткий пример использования:

 >>> импорт csv
>>> с open ('egg.csv', newline = '') как csvfile:
... spamreader = csv.reader (csvfile, delimiter = '', quotechar = '|')
... для строки в программе чтения спама:
... print (',' .join (строка))
Спам, Спам, Спам, Спам, Спам, Печеные бобы
Спам, Прекрасный спам, Прекрасный спам
csv. писатель ( csvfile , dialect = ‘excel’ , ** fmtparams )

Вернуть объект записи, ответственный за преобразование данных пользователя в разделенные
строки для данного файлового объекта. csvfile может быть любым объектом с
write () метод. Если csvfile является файловым объектом, его следует открыть с помощью
новая строка = '' . Необязательный диалект
может быть задан параметр, который используется для определения набора параметров, специфичных для
конкретный диалект CSV. Это может быть экземпляр подкласса
Dialect class или одна из строк, возвращаемых
list_dialects () функция. Другие необязательные аргументы ключевого слова fmtparams
может быть дано для переопределения отдельных параметров форматирования в текущем
диалект.Для получения полной информации о диалекте и параметрах форматирования см.
раздел Диалекты и параметры форматирования. Сделать это
как можно проще взаимодействовать с модулями, реализующими API БД,
значение Нет записывается как пустая строка. Хотя это не
обратимое преобразование, упрощает сброс значений данных SQL NULL в
CSV-файлы без предварительной обработки данных, возвращаемых вызовом cursor.fetch * .
Все остальные нестроковые данные перед записью преобразуются в строку с помощью str () .

Краткий пример использования:

 импорт CSV
с open ('egg.csv', 'w', newline = '') как csvfile:
    spamwriter = csv.writer (csvfile, delimiter = '',
                            quotechar = '|', цитирование = csv.QUOTE_MINIMAL)
    spamwriter.writerow (['Спам'] * 5 + ['Печеные бобы'])
    spamwriter.writerow (['Спам', 'Прекрасный спам', 'Прекрасный спам'])
csv. register_dialect ( имя [, диалект [, ** fmtparams ]])

Свяжите диалект с именем . имя должно быть строкой. В
диалект может быть указан либо путем передачи подкласса Dialect , либо
на fmtparams аргументов ключевого слова или обоих, с переопределением аргументов ключевого слова
параметры диалекта. Для получения полной информации о диалекте и форматировании
параметры, см. раздел «Диалекты и параметры форматирования».

csv. unregister_dialect (

Commons CSV — Домашняя страница

Использование Apache Commons CSV

Commons CSV читает и записывает файлы в вариантах формата значений, разделенных запятыми (CSV).

Наиболее распространенные форматы CSV предопределены в классе CSVFormat:

Пользовательские форматы можно создавать с помощью API свободного стиля.

Документация

Обзор функций представлен в
гид пользователя.
Также доступны различные отчеты по проектам.

Документы Javadoc API доступны в Интернете:

Репозиторий git может быть
просмотрел.

Релизы

Увидеть
Страница загрузки
для последних выпусков.

Также доступны отчеты об изменениях.

Предыдущие выпуски см. В архиве Apache.

Кроме того, вы можете получить его из репозитория Maven:

 <зависимость>
     org.apache.commons 
     commons-csv 
    <версия> 1.8

Для других методов доступа к зависимостям см. Информацию о зависимостях.

Постройка из источников

Последний код можно получить в нашем репозитории git по адресу https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/commons-csv.git.
Вы можете собрать компонент с помощью Apache Maven, используя пакет mvn clean.

Участие

Список рассылки разработчиков Commons — это основной канал связи для участников.Помните, что списки используются всеми общими компонентами, поэтому добавьте к электронной почте префикс [csv].

Вы также можете посетить IRC-канал # apache-commons на irc.freenode.net или ознакомиться с JIRA. Конкретные ссылки, представляющие интерес для JIRA:

В качестве альтернативы вы можете просмотреть теги Требуется работа в отчете TagList.

Если вы хотите предлагать пул-реквесты через GitHub, а не применять патчи к JIRA, у нас есть зеркало GitHub.

Поддержка

Списки рассылки сообщества выступают в качестве основного форума поддержки.
Список пользователей подходит для большинства запросов об использовании библиотеки.
Список разработчиков предназначен для обсуждения разработки.
Помните, что списки используются всеми общими компонентами,
поэтому добавьте к электронной почте префикс [csv].

Отчеты об ошибках и улучшения также приветствуются через трекер проблем JIRA.
Пожалуйста, внимательно прочтите инструкции.

О Commons CSV

Commons CSV был запущен для унификации общего и простого интерфейса для чтения и записи файлов CSV под лицензией ASL. Он был начат благодаря пожертвованию кода от Netcetera в Швейцарии. Существует три уже существующих BSD-совместимых анализатора CSV, которые этот компонент, надеюсь, сделает избыточными (авторы желают):

В дополнение к коду из Netcetera (org.apache.commons.csv) Мартин ван ден Бемт добавил дополнительный писатель API.

Другие реализации CSV:

Чтение и запись файлов CSV на Python — Real Python