Как записывать столбцы в питоне csv
Перейти к содержимому

Как записывать столбцы в питоне csv

  • автор:

Вывод в csv по столбцам (python)

Как записать имеющие списки в csv файл по разным столбцам, чтобы еще вначале название столбцов (хедеры) написать. А то у меня код записывает все в один столбец построчно. Вот код:

import csv from mypars import all_id_z from mypars import all_href_z id_z = all_id_z href_z = all_href_z with open('zakup.csv', 'w', newline='') as csv_file: csv_writer = csv.writer(csv_file) for item in id_z: csv_writer.writerow([item]) for item in href_z: csv_writer.writerow([item]) 

Благодарю за ответы!

Отслеживать

задан 17 июл 2018 в 14:08

Nikita Afanasev Nikita Afanasev

57 1 1 серебряный знак 7 7 бронзовых знаков

длина у списков одинаковая?

17 июл 2018 в 14:11

@MaxU да одинаковая

17 июл 2018 в 14:17

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Если длина списков одинаковая то можно воспользоваться модулем Pandas:

import pandas as pd lst1 = [1,2,3,4,5] lst2 = [3,5,8,9,1] lst3 = [3,-11,0,2,7] data = dict(col1=lst1, col2=lst2, col3=lst3) df = pd.DataFrame(data) df.to_csv(r'c:/temp/res.csv', sep=';', index=False) 
from pathlib import Path print(Path(r'c:/temp/res.csv').read_text()) 
col1;col2;col3 1;3;3 2;5;-11 3;8;0 4;9;2 5;1;7 

Модуль csv в Python, работа с CSV форматом

Так называемый формат CSV (Comma Separated Values) является наиболее распространенным форматом импорта и экспорта для электронных таблиц и баз данных. Формат CSV использовался в течение многих лет до попыток стандартизировать описание формата в RFC 4180. Отсутствие четко определенного стандарта означает, что в данных, создаваемых и потребляемых различными приложениями, часто существуют тонкие различия. Эти различия могут раздражать при обработке файлов CSV из нескольких источников. Тем не менее, хотя разделители и символы кавычек различаются, общий формат достаточно схож, так что можно написать один модуль, который может эффективно манипулировать такими данными, скрывая детали чтения и записи данных от программиста.

Модуль csv реализует классы для чтения и записи табличных данных в формате CSV. Это позволяет программистам говорить «записывать данные в формате, предпочтительном для Excel» или «читать данные из файла, сгенерированного Excel», не зная точных деталей формата CSV. Программисты также могут описывать форматы CSV, понятные другим приложениям или определять свои собственные специализированные форматы CSV.

Объекты csv.reader() и csv.writer() модуля csv читают и записывают последовательности. Программисты также могут читать и записывать данные в виде словаря, используя классы csv.DictReader() и csv.DictWriter .

С целью предварительного анализа данных, содержащихся в CSV-файле, рекомендуем посмотреть в сторону Python модуля csvkit . Модуль csvkit — это набор инструментов командной строки (CLI) для различных преобразований, анализа и просто работы с CSV-файлами. Включает в себя 14 инструментов: in2csv , sql2csv , csvclean , csvcut , csvgrep , csvjoin , csvsort , csvstack , csvformat , csvjson , csvlook , csvpy , csvsql .

Приемы работы с модулем csv в Python

В этом разделе показаны наиболее встречающиеся приемы работы с модулем csv.

Функция reader() модуля csv в Python

Функция reader() модуля csv возвращает объект чтения, который будет перебирать строки в данном файле csvfile.

Функция writer() модуля csv в Python

Функция writer() модуля csv возвращает объект записи, отвечающий за преобразование пользовательских данных в строки с разделителями для данного файлового объекта.

Класс DictReader() модуля csv в Python

Класс DictReader() модуля csv создает объект, который работает как обычный reader(), но отображает информацию в каждой строке в словаре dict, ключи которого задаются необязательным параметром fieldnames.

Класс DictWriter() модуля csv в Python

Класс DictWriter() модуля csv создает объект, который работает как csv.writer(), но позволяет передавать строку с данными на запись как словарь, ключи которой задаются необязательным параметром fieldnames.

Класс Sniffer() модуля csv в Python

Класс `Sniffer()` модуля `csv` используется для определения формата файла CSV.

Объект чтения CSV файла

Объект чтения `Reader` — это экземпляры класса `csv.DictReader()` и объекты, возвращаемые функцией `csv.reader()`, которые имеют открытые методы и атрибуты.

Объект записи CSV файла

Объекты записи — это экземпляры класса `csv.DictWriter()` и объекты, возвращаемые функцией `csv.writer()` имеют открытые методы.

Класс Dialect модуля csv в Python

Класс `Dialect` модуля `csv` это контейнерный класс с атрибутами, которые используются для определения параметров для конкретного экземпляра `csv.reader()` или `csv.writer()`.

Вспомогательные функции и классы модуля csv

В этом разделе описаны все вспомогательные функции и классы модуля `csv`.

Константы модуля csv

Модуль csv определяет 4 константы.

  • ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
  • Приемы работы с модулем csv
  • Функция reader() модуля csv
  • Функция writer() модуля csv
  • Класс DictReader() модуля csv
  • Класс DictWriter() модуля csv
  • Класс Sniffer() модуля csv
  • Объект чтения CSV файла
  • Объект записи CSV файла
  • Класс Dialect модуля csv
  • Вспомогательные функции и классы модуля csv
  • Константы модуля csv

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.

import csv
with open(‘example.csv’, newline=») as File:
reader = csv.reader(File)
for row in reader:

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.

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.

Создание электронной таблицы для создания CSV

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

Работа с CSV-файлами в Python

Файлы CSV часто используются для хранения табличных данных в файле. Мы можем легко экспортировать данные из таблиц базы данных или файлов Excel в файлы CSV. В этом руководстве мы узнаем, как анализировать файлы CSV в Python.

Файл может содержать текстовые данные, так называемые текстовые файлы, или они могут быть в виде электронной таблицы.

Что это за файл – CSV?

CSV означает файлы, разделенные запятыми, т.е. данные разделяются запятыми друг от друга. Файлы CSV создаются программой, которая обрабатывает большое количество данных. Данные из файлов CSV можно легко экспортировать в виде электронной таблицы и базы данных, а также импортировать для использования другими программами.

Давайте посмотрим, как разобрать файл CSV. Анализировать файлы CSV в Python довольно просто. Python имеет встроенную библиотеку CSV, которая обеспечивает функциональность как чтения, так и записи данных из файлов CSV и в них. В библиотеке доступны различные форматы файлов CSV, что делает обработку данных удобной для пользователя.

Анализ файла CSV

Чтение файлов CSV с помощью встроенного модуля CSV Python.

import csv with open('university_records.csv', 'r') as csv_file: reader = csv.reader(csv_file) for row in reader: print(row)

CSV-файл в Python Parse

Запись файла CSV

Для записи файла мы должны открыть его в режиме записи или в режиме добавления. Здесь мы добавим данные в существующий файл CSV.

import csv row = ['David', 'MCE', '3', '7.8'] row1 = ['Lisa', 'PIE', '3', '9.1'] row2 = ['Raymond', 'ECE', '2', '8.5'] with open('university_records.csv', 'a') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(row) writer.writerow(row1) writer.writerow(row2)

Как добавить в файл CSV?

Анализируйте файлы CSV с помощью библиотеки Pandas

Есть еще один способ работы с CSV-файлами, который является наиболее популярным и профессиональным, – это использование библиотеки pandas. Она предлагает различные структуры, инструменты и операции для работы и манипулирования данными, которые в основном представляют собой двумерные или одномерные таблицы.

Использование и особенности библиотеки pandas

  • Изменение наборов данных.
  • Манипулирование данными с индексацией с использованием объектов DataFrame.
  • Фильтрация данных.
  • Операция слияния и присоединения к наборам данных.
  • Нарезка, индексирование и подмножество массивных наборов данных.
  • Отсутствует обработка и согласование данных.
  • Вставка и удаление строки или столбца.
  • Одномерные разные форматы файлов.
  • Инструменты для чтения и записи данных в различных форматах файлов.

Для работы с CSV файлом необходимо установить pandas. Это сделать довольно просто, следуйте инструкциям ниже, чтобы установить его с помощью PIP.

$ pip install pandas

Установка Pandas

Установка Pandas Cmd

После завершения установки все готово.

Чтение файла CSV с помощью модуля Pandas

Вам необходимо знать путь, по которому находится файл данных в файловой системе, и какой у вас текущий рабочий каталог, прежде чем вы сможете использовать pandas для импорта данных файла CSV.

Я предлагаю хранить ваш код и файл данных в одном каталоге или папке, чтобы вам не нужно было указывать путь, это сэкономит ваше время и пространство.

import pandas result = pandas.read_csv('ign.csv') print(result)

Чтение CSV-файла с помощью модуля pandas

Запись

Написание файлов CSV с помощью pandas так же просто, как чтение. Единственный используемый новый термин – DataFrame, это двумерная неоднородная табличная структура данных (данные расположены в виде таблиц в строках и столбцах.

Pandas DataFrame состоит из трех основных компонентов – данных, столбцов и строк – с помеченными осью x и осью y (строки и столбцы).

from pandas import DataFrame C = df = DataFrame(C, columns=['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension']) export_csv = df.to_csv(r'program_lang.csv', index=None, header=True)

Файл CSV для записи в Pandas

Заключение

Мы научились разбирать файл CSV с помощью встроенного модуля CSV и модуля pandas. Есть много разных способов синтаксического анализа файлов, но программисты не используют их широко.

Такие библиотеки, как PlyPlus, PLY и ANTLR, являются некоторыми из библиотек, используемых для анализа текстовых данных. Теперь вы знаете, как использовать встроенную библиотеку CSV и мощный модуль pandas для чтения и записи данных в формате CSV. Приведенные выше коды очень простые и понятные.

Однако манипулировать сложными данными с пустым и неоднозначным вводом данных непросто. Это требует практики и знания различных инструментов в пандах. CSV – лучший способ сохранения и обмена данными. Pandas – отличная альтернатива модулям CSV.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *