Python의 CSV 파일 처리 팁

CSV(쉼표로 구분된 값)는 일반적으로 사용되는 데이터 저장 형식으로, 단순성과 다양성 덕분에 데이터 교환 및 처리에 중요한 방식입니다. Python 언어에서는 CSV 파일 처리도 매우 편리합니다. Python의 몇 가지 CSV 파일 처리 기술을 살펴보겠습니다.

1. CSV 파일 읽기 및 쓰기

Python에 내장된 csv 모듈을 사용하여 CSV 파일을 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다. CSV 파일을 읽으려면 아래와 같이 csv.reader() 함수를 사용할 수 있습니다.

import csv

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

이 예에서는 data.csv 파일을 열고 CSV 리더 개체 리더를 만들었습니다. 그런 다음 루프를 사용하여 데이터를 한 줄씩 읽고 인쇄합니다. CSV 파일을 읽는 단계는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

1. CSV 파일 열기
2. CSV 판독기 개체 만들기
3. 데이터를 한 줄씩 읽기

CSV 파일을 작성하려면 csv.writer를 사용할 수 있습니다. () 함수는 다음과 같습니다. 표시:

import csv

with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'Gender'])
    writer.writerow(['Tom', '25', 'Male'])
    writer.writerow(['Mary', '23', 'Female'])

이 예에서는 CSV 작성기 개체 작성기를 만든 다음 writerow() 메서드를 사용하여 CSV 파일을 한 줄씩 작성합니다. CSV 파일을 작성하는 단계는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

1. CSV 파일 열기
2. CSV 작성기 개체 만들기
3. 데이터를 한 줄씩 쓰기
4. CSV 파일의 데이터 조작

CSV 파일을 읽은 후 , 우리는 필요에 따라 CSV 파일의 데이터를 조작할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 작동 팁입니다.

(1) CSV 파일에서 특정 데이터 열 가져오기

CSV 파일에서 특정 데이터 열을 가져오려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

import csv

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row[0])   # 获取第一列数据

이 예에서는 행[0]을 사용하여 CSV 파일의 세 번째 데이터 열을 가져옵니다. 데이터 열입니다. 다른 열을 가져와야 하는 경우 해당 열 번호 -1로 숫자를 변경할 수 있습니다(Python에서는 인덱싱이 0부터 시작됨).

(2) CSV 파일의 데이터 필터링

CSV 파일의 데이터를 필터링하려면 아래와 같이 Python의 조건식을 사용하여 데이터의 각 행이 요구 사항을 충족하는지 여부를 확인할 수 있습니다.

import csv

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        if row[0] == 'Tom':
            print(row)

이 예에서는 , 우리는 if 문을 사용하여 Tom이라는 사람의 데이터를 필터링합니다. 다른 조건을 필터링해야 하는 경우 if 문의 조건만 수정하면 됩니다.

(3) CSV 파일을 사전으로 변환

어떤 경우에는 후속 작업을 용이하게 하기 위해 CSV 파일을 사전 유형 데이터로 변환해야 합니다. 이는 다음 코드를 사용하여 달성할 수 있습니다.

import csv

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

이 예에서는 csv.DictReader() 함수를 사용하여 CSV 파일을 읽고 각 데이터 행을 사전 개체로 변환합니다. 후속 작업에서는 보다 편리하고 효율적인 처리를 위해 사전 유형의 데이터를 사용할 수 있습니다.

3. CSV 파일 가져오기 및 내보내기

실제 사용에서는 일반적으로 분석을 위해 CSV 파일을 Python으로 가져오거나 Python에서 처리한 결과를 CSV 파일로 내보내야 합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 가져오기 및 내보내기 기술입니다.

(1) CSV 파일을 Pandas로 가져오기

Pandas는 Python의 강력한 데이터 처리 라이브러리로, 데이터 정리, 분석 및 시각화를 위해 CSV 파일을 DataFrame 개체로 쉽게 가져올 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 CSV 파일을 Pandas로 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

이 예에서는 pd.read_csv() 함수를 사용하여 data.csv 파일을 DataFrame 객체로 읽은 다음 Pandas에서 제공하는 다양한 기능을 사용하여 데이터 처리.

(2) Python 데이터를 CSV 파일로 내보내기

Python에서 일부 데이터를 처리하고 결과를 CSV 파일로 출력해야 하는 경우 csv.writer()를 사용하여 이를 달성할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

import csv

data = [['Name', 'Age', 'Gender'], ['Tom', '25', 'Male'], ['Mary', '23', 'Female']]

with open('out.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    for row in data:
        writer.writerow(row)

이 예에서는 CSV 파일 out.csv에 2차원 목록을 작성합니다. 필요에 따라 데이터 내용을 수정하여 다양한 CSV 파일을 출력할 수 있습니다.

요약

Python은 편리하고 유연한 CSV 파일 처리 기능을 제공합니다. 이를 통해 신속하게 CSV 파일을 읽고, 데이터를 조작하고, 고급 데이터 처리를 위해 Pandas로 가져오고, 처리 결과를 CSV 문서로 출력할 수 있습니다. 동시에, 서로 다른 CSV 파일은 서로 다른 구조와 인코딩 방법을 가질 수 있으며 데이터의 정확성과 무결성을 보장하기 위해 특정 상황에 따라 적절하게 처리되어야 한다는 점에 유의해야 합니다.

위 내용은 Python의 CSV 파일 처리 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!