Python은 csv 텍스트의 지정된 데이터 방법을 얻습니다.

이번에는 csv 텍스트 지정 데이터를 얻는 python방법과 csv 텍스트 지정 데이터를 얻기 위한 Python의 주의사항에 대해 알려드리겠습니다. 다음은 실제 사례입니다. 살펴보겠습니다.

csv는 Comma-Separated Values의 약어입니다. 텍스트 파일 형식으로 저장되는 table데이터입니다. 예를 들어 다음 테이블은

파일로 저장할 수 있습니다. 내용은

No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95

위의 csv 파일이 "A.csv"로 저장되었다고 가정하고, Python을 사용하여 Excel을 운영하는 것처럼 열 중 하나, 즉 필드를 추출하는 방법은 csv 모듈을 사용하여 이를 달성하는 두 가지 방법이 있습니다:

첫 번째 방법은 리더 함수를 사용하여 반복 가능한 객체(예: csv 파일)를 수신하고 generator를 반환합니다. csv의 내용을 구문 분석할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 csv를 읽을 수 있습니다. 행 단위의 전체 내용:

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.reader(csvfile)
 rows= [row for row in reader]
print rows

가져오기:

[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],
['1', 'Apple', '12', '98'],
['2', 'Ben', '13', '97'],
['3', 'Celia', '14', '96'],
['4', 'Dave', '15', '95']]

열 중 하나를 추출하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 다음 코드:

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.reader(csvfile)
 column = [row[2] for row in reader]
print column

가져오기:

['Age', '12', '13', '14', '15']

csv에서 읽은 내용은 str 유형입니다. 이 방법을 사용하려면 열 번호를 미리 알아야 합니다. 예를 들어 Age는 열 2에 있고 제목 'Age'를 기준으로 쿼리할 수 없습니다. 이때 두 번째 방법을 사용할 수 있습니다.

두 번째 방법 은 DictReader를 사용하는 것인데, 이는 리더 함수와 유사하며 반복 가능한 객체를 수신하고 생성기를 반환할 수 있지만 각각 반환됩니다. 셀은 사전의 값 내에 배치되며 이 사전의 키는 셀의 제목(즉, 열 머리글)입니다. 다음 코드를 사용하여 DictReader의 구조를 볼 수 있습니다:

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 column = [row for row in reader]
print column

가져오기:

[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},
{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},
{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},
{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]

DictReader를 사용하여 csv의 특정 열을 읽으려면 열 제목 쿼리를 사용할 수 있습니다:

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
 reader = csv.DictReader(csvfile)
 column = [row['Age'] for row in reader]
print column

및 가져오기 :

['12', '13', '14', '15']

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