Python에서 CSV 파일을 효율적으로 읽고 쓰는 방법은 무엇입니까?-파이썬 튜토리얼-php.cn

Python에서 CSV 파일을 효율적으로 읽고 쓰는 방법은 무엇입니까?

Mary-Kate Olsen

풀어 주다： 2024-12-24 19:00:12

원래의

252명이 탐색했습니다.

How to Efficiently Read and Write CSV Files in Python?

Python에서 CSV 파일 작업을 어떻게 처리하나요?

CSV(쉼표로 구분된 값) 파일은 테이블 형식 데이터를 텍스트 파일에 저장하는 일반적인 방법입니다. Python에는 CSV 파일 읽기 및 쓰기를 모두 지원하는 표준 라이브러리가 있습니다.

CSV 파일 읽기

CSV 파일을 튜플 목록으로 읽으려면 다음과 같이 csv 모듈을 사용할 수 있습니다.

import csv

with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

로그인 후 복사

CSV 파일 작성

튜플 목록을 CSV에 작성하려면 파일의 경우 다음과 같이 csv 모듈을 사용할 수 있습니다.

import csv

with open('myfile.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

로그인 후 복사

예: CSV 파일 읽기 및 쓰기

다음은 CSV 파일을 읽고 쓰는 방법을 보여주는 예입니다.

import csv

# Define the CSV data
data = [
    (1, 'A towel', 1.0),
    (42, 'it says', 2.0),
    (1337, 'is about the most', -1),
    (0, 'massively useful thing', 123),
    (-2, 'an interstellar hitchhiker can have.', 3)
]

# Write the data to a CSV file
with open('myfile.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

# Read the data from the CSV file
with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data_read = [row for row in reader]

# Print the data
print(data_read)

로그인 후 복사

CSV 처리에 Pandas 사용

Pandas는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. CSV 파일을 처리하는 편리한 방법을 제공하는 데이터 분석입니다. Pandas를 사용하여 CSV 파일을 DataFrame으로 읽어 들인 후 조작하여 CSV 파일로 저장할 수 있습니다.

import pandas as pd

# Read the CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('myfile.csv', index_col=0)

# Make some changes to the DataFrame
df['Amount'] *= 2

# Write the DataFrame to a new CSV file
df.to_csv('new_myfile.csv')

로그인 후 복사