Как объединить csv файлы в один python
Перейти к содержимому

Как объединить csv файлы в один python

  • автор:

Как объединить несколько CSV файлов в один?

Есть несколько CSV файлов, которые я хочу объединить в один. Изначально воспользовался ответом, который предлагает следующее:

import fileinput import glob file_list = glob.glob("*.csv") with open('result.csv', 'w') as file: input_lines = fileinput.input(file_list) file.writelines(input_lines) 

Проблема оказалась в том, что при объединении не добавляется перенос строки после очередного файла (т.е. первая строка второго файла оказывается совмещена с последней строкой первого файла). Кроме того, каждый CSV файл имеет заголовок (одинаковый для всех), который хорошо бы убрать у всех фалов, кроме первого. Сейчас объединяю вручную:

with open(target_filename, 'w') as target_file: file_counter = 0 for file_ in files: line_counter = 0 for line in open(file_, 'r'): if line_counter == 0 and file_counter > 0: target_file.write('\r\n') else: target_file.write(line) line_counter += 1 file_counter += 1 

Каким образом сделать объединение эффективнее?

Python CSV | Read and Write CSV in Python Examples

CSV stands for comma separated values. It is one of most common files that is used to transfer and store data. It mostly stores tabular data ( numbers and text) in plain text. Each line in CSV files records data. And each record consists of one or more than one field, separated by commas. The ability to read, manipulate, and write data to and from CSV files using Python is a key skill to master for any data scientist or business analyst. In this tutorial, we will cover everything that you need to master with CSV files using Python. We will see how Python helps us to create, write and read CSV files. We will also cover some basic libraries of Python that are very powerful for working with CSV files.

Python open() CSV file

Python has a built-in function open() to open files. This function returns a file object which is then used to read or modify accordingly. We can use this function to also open a CSV file type.

See the example below:

>> f = open(“myfile.csv”) >> f = open(myfile.text”)

If the file is not in the current directory, the we have to provide full path to open it.

>> f = open (“C:\Users\Documents\CSVfile\myfile.csv”)

Different modes to open CSV file in Python

We can also specify the mode of opening the file. Specifying mode means, specifying whether we want to read «r» , write “w” or append “a” to the file. Python also provides a way to specify whether we want to open a file in binary mode or text mode.

Python map() function explained with examples

If we will not provide any mode explicitly, then by default, it will be read in text mode. On the other hand binary mode returns bytes and this mode is used to deal with non-texted files.

The following table specifies the symbols used for different mode:

  • «r» opens file in reading mode (default as well).
  • «w» opens file for writing and create new one if it does not exist.
  • «x» opens file for exclusive creation. If the file already exists, the operation fails.
  • «t» opens file in text mode( default as well).
  • «b» opens file in binary mode.
  • «a» opens file for appending data at the end of file without removing existing data. If file does not exist, it creates a new one.
  • «+» use to update file ( writing and reading)

See the examples below:

f = open(“myfile.csv”) ## This is the same as “rt” mode. f = open(“myfile.csv”, “w”) ## write in text mode f = open(“myimage.png”, “r+b”) ## read and write in binary mode

Python read CSV

reader Object in Python is used to read CSV files. Firstly, Python built-in function open() , is used to open a CSV file as a text file, and then pass it to the reader, which then reads the file.

The example below will help us to understand reading CSV in more details. Let say we have csv file named myfile.csv which contains the following data:

No, Name, Gender 1, Erlan, Male 2, Alex, Male 3, soro, Female 4, Khan, Male

Now let’s see python code to open and read this csv file.

import csv ## opens csv file with open('myfile.csv','r')as f: data = csv.reader(f) ## Read the csv file and store content of this file into data variable ## Use for loop to iterate over the content in data variable for row in data: print(row)

In this python example, we used open() function to open a csv file. Then csv.reader is used to read the file and returns an iterable reader object. Python for loop is then used to iterate over the object and print out content in each row.

Python any() function Examples [Beginners]

Python CSV | Python read CSV | Python write CSV

Output:

Notice that the contents in a row are printed in the form of a list.

Python Write CSV Examples

Writing a csv file in Python is pretty easy. Firstly, we have to open the file in writing “w” mode by using open() function. Then we have to create a CSV writer object by calling python built-in function writer() . Now we can write data into our CSV file by calling writerow() or writerows() functions.

Example-1: Overwrite CSV File Content

In this example we will overwrite the content of our myfile.csv . This example can also be used to write a new CSV file but an empty CSV file should be present for writing. Let’s add the following data into our myfile.csv

5,dilover,Male

Here is a sample python code to overwrite the content into our CSV file. We are using write mode to write into the CSV file:

import csv ## define new list of data newStudent = ["5", "dilover", "Male"] ## open csv file in writing mode with open("myfile.csv", "w") as f: ## stores the data in variable data data = csv.writer(f) ## add data to csv file data.writerow(newStudent)

This will add the following data in our csv file but at the same time will remove all the previous data. When we prints the csv file, we gets.

~]# cat myfile.csv 5,dilover,Male

Example-2: Append content into CSV file

Since we used write mode in the previous example, the existing data of the CSV file was overwritten. To avoid this and retain the previous data, we have to open the file in append mode:

What does Python __all__ mean? [SOLVED]

See the example below:

 newStudent = ["5", "dilover", "Male"] ## open csv file in append mode with open("myfile.csv", "a") as f: ## store data in variable data = csv.writer(f) ## add data to csv file data.writerow(newStudent)

Python close() CSV file

It is always a good practice to close a CSV file after opening it. Python uses close() function to close CSV file as shown below.

newStudent = ["5", "dilover", "Male"] ## opening csv file in append mode with open("myfile.csv", "a") as f: ## stores data in variable data = csv.writer(f) ## add data to csv file data.writerow(newStudent) ## close the opened csv file f.close()

Pandas and CSV files

Pandas is a powerful and flexible Python package, that help us to work with series of data. It also help us to show our data graphically, contains many powerful statistic methods and many more. One of the important features of pandas is its ability to write and read excel and CSV files. In the following series, we will see how we can use pandas to open, write and read CSV files using pandas.

Example-1: Reading CSV file using pandas

First we have to import the pandas library. If it is not installed, you can install it using the pip command. The following example shows how to read a CSV file using pandas.

import pandas as pd ## read myfile.csv which is in the same directory csvFile = pd.read_csv('myfile.csv')

Pandas will search the file myfile.csv . read_csv() function takes one argument which is the name or the full path of the file and other optional arguments as well. We can use the head() function to see if everything is imported correctly or not.

import pandas as pd ## csv file is in the same directory csvFile = pd.read_csv('myfile.csv') ## print the data in csv file print(csvFile.head())

If you get following error ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’ , it means pandas module is not available on your server. Use following command to install pandas module:

~]$ python3 -m pip install pandas

Replace python3 with the your default python binary

Python CSV | Python read CSV | Python write CSV

Output:

Как объединить CSV файлы в один с помощью Python? ✨��

Чтобы объединить CSV файлы в один файл с использованием Python, вы можете использовать модуль `pandas`. Вот пример кода:

 import pandas as pd # Список файлов CSV, которые нужно объединить файлы = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv'] # Создание пустого DataFrame объединенный_датафрейм = pd.DataFrame() # Цикл для чтения каждого CSV файла for файл in файлы: датафрейм = pd.read_csv(файл) объединенный_датафрейм = объединенный_датафрейм.append(датафрейм, ignore_index=True) # Сохранение объединенного датафрейма в новый CSV файл объединенный_датафрейм.to_csv('объединенный_файл.csv', index=False) 

Детальный ответ

Как объединить CSV файлы в один с помощью Python

CSV (Comma-Separated Values) — это формат данных, который используется для представления табличной информации в текстовом виде. Иногда возникает необходимость объединить несколько CSV файлов в один, чтобы собрать все данные в одном месте. В этой статье мы рассмотрим, как это можно сделать с помощью языка программирования Python.

Шаг 1: Импорт необходимых модулей

Сначала нам потребуется импортировать модуль csv в Python. Этот модуль предоставляет функциональность для работы с CSV файлами.

import csv

Шаг 2: Открытие первого CSV файла для чтения

Для начала нужно открыть первый CSV файл, который мы хотим объединить с остальными. Для этого используется функция open() с режимом чтения (‘r’).

with open('file1.csv', 'r') as file:

Шаг 3: Создание объекта для чтения CSV данных

После открытия файл нужно прочитать с помощью модуля csv. Для этого создадим объект reader с использованием функции csv.reader() и передадим ей открытый файл.

 reader = csv.reader(file)

Шаг 4: Чтение данных из первого CSV файла

Теперь мы готовы прочитать данные из открытого файла. С помощью цикла for пройдемся по каждой строке в файле и выведем ее содержимое.

 for row in reader:

Дополнительный код для обработки данных из первого файла можно поместить внутри этого цикла.

Шаг 5: Открытие остальных CSV файлов и объединение данных

Далее нам нужно открыть остальные CSV файлы и объединить их данные с данными из первого файла. Мы проделаем это с помощью цикла, который пройдется по каждому дополнительному файлу.

 file2 = open('file2.csv', 'r')

Мы открываем каждый файл и повторяем шаги 3 и 4 для чтения данных из него. Вместо вывода данных мы будем добавлять их в список или другую структуру данных.

Шаг 6: Запись объединенных данных в новый CSV файл

После того, как мы получили все данные из каждого файла, мы можем записать их в новый CSV файл. Для этого откроем новый файл с режимом записи (‘w’) и создадим объект writer с помощью функции csv.writer().

with open('merged_file.csv', 'w') as merged_file:
 writer = csv.writer(merged_file)

Теперь мы можем использовать цикл для записи данных из нашей структуры данных в новый файл.

Шаг 7: Завершение объединения и закрытие файлов

По завершении записи данных в новый файл, не забудьте закрыть все файлы с помощью функции close(). Это важно для поддержания целостности данных и избежания потери информации.

Полный код:

import csv # Шаг 1 with open('file1.csv', 'r') as file: # Шаг 2 reader = csv.reader(file) # Шаг 4 for row in reader: # Дополнительный код для обработки данных из первого файла # Шаги 5-6 (повтор для каждого дополнительного файла) with open('file2.csv', 'r') as file2: reader2 = csv.reader(file2) for row in reader2: # Добавление данных в структуру данных # Шаг 6 (продолжение) with open('merged_file.csv', 'w') as merged_file: writer = csv.writer(merged_file) # Цикл для записи данных в новый файл # Шаг 7 file.close() file2.close()

Теперь у вас есть подробное руководство по объединению CSV файлов в один с помощью Python. Вы можете использовать эту информацию для объединения любого количества CSV файлов в один и работать с данными в удобной форме.

Как объединить CSV файлы в один с помощью Python? ✨��

Чтобы объединить CSV файлы в один файл с использованием Python, вы можете использовать модуль `pandas`. Вот пример кода:

 import pandas as pd # Список файлов CSV, которые нужно объединить файлы = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv'] # Создание пустого DataFrame объединенный_датафрейм = pd.DataFrame() # Цикл для чтения каждого CSV файла for файл in файлы: датафрейм = pd.read_csv(файл) объединенный_датафрейм = объединенный_датафрейм.append(датафрейм, ignore_index=True) # Сохранение объединенного датафрейма в новый CSV файл объединенный_датафрейм.to_csv('объединенный_файл.csv', index=False) 

Детальный ответ

Как объединить CSV файлы в один с помощью Python

CSV (Comma-Separated Values) — это формат данных, который используется для представления табличной информации в текстовом виде. Иногда возникает необходимость объединить несколько CSV файлов в один, чтобы собрать все данные в одном месте. В этой статье мы рассмотрим, как это можно сделать с помощью языка программирования Python.

Шаг 1: Импорт необходимых модулей

Сначала нам потребуется импортировать модуль csv в Python. Этот модуль предоставляет функциональность для работы с CSV файлами.

import csv

Шаг 2: Открытие первого CSV файла для чтения

Для начала нужно открыть первый CSV файл, который мы хотим объединить с остальными. Для этого используется функция open() с режимом чтения (‘r’).

with open('file1.csv', 'r') as file:

Шаг 3: Создание объекта для чтения CSV данных

После открытия файл нужно прочитать с помощью модуля csv. Для этого создадим объект reader с использованием функции csv.reader() и передадим ей открытый файл.

 reader = csv.reader(file)

Шаг 4: Чтение данных из первого CSV файла

Теперь мы готовы прочитать данные из открытого файла. С помощью цикла for пройдемся по каждой строке в файле и выведем ее содержимое.

 for row in reader:

Дополнительный код для обработки данных из первого файла можно поместить внутри этого цикла.

Шаг 5: Открытие остальных CSV файлов и объединение данных

Далее нам нужно открыть остальные CSV файлы и объединить их данные с данными из первого файла. Мы проделаем это с помощью цикла, который пройдется по каждому дополнительному файлу.

 file2 = open('file2.csv', 'r')

Мы открываем каждый файл и повторяем шаги 3 и 4 для чтения данных из него. Вместо вывода данных мы будем добавлять их в список или другую структуру данных.

Шаг 6: Запись объединенных данных в новый CSV файл

После того, как мы получили все данные из каждого файла, мы можем записать их в новый CSV файл. Для этого откроем новый файл с режимом записи (‘w’) и создадим объект writer с помощью функции csv.writer().

with open('merged_file.csv', 'w') as merged_file:
 writer = csv.writer(merged_file)

Теперь мы можем использовать цикл для записи данных из нашей структуры данных в новый файл.

Шаг 7: Завершение объединения и закрытие файлов

По завершении записи данных в новый файл, не забудьте закрыть все файлы с помощью функции close(). Это важно для поддержания целостности данных и избежания потери информации.

Полный код:

import csv # Шаг 1 with open('file1.csv', 'r') as file: # Шаг 2 reader = csv.reader(file) # Шаг 4 for row in reader: # Дополнительный код для обработки данных из первого файла # Шаги 5-6 (повтор для каждого дополнительного файла) with open('file2.csv', 'r') as file2: reader2 = csv.reader(file2) for row in reader2: # Добавление данных в структуру данных # Шаг 6 (продолжение) with open('merged_file.csv', 'w') as merged_file: writer = csv.writer(merged_file) # Цикл для записи данных в новый файл # Шаг 7 file.close() file2.close()

Теперь у вас есть подробное руководство по объединению CSV файлов в один с помощью Python. Вы можете использовать эту информацию для объединения любого количества CSV файлов в один и работать с данными в удобной форме.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *