Python:
Arbeiten mit CSV

Wie:

Python bietet das eingebaute csv-Modul an, um mit CSV-Dateien zu arbeiten, was das Lesen von und das Schreiben in sie unkompliziert macht. Für robustere und komplexere Datenmanipulationen ist die Drittanbieterbibliothek pandas sehr beliebt.

Verwendung des csv-Moduls

Ein CSV-Datei lesen

import csv

with open('sample.csv', mode='r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

Angenommen, sample.csv enthält:

name,age,city
John,22,New York
Jane,28,Los Angeles

Ausgabe:

['name', 'age', 'city']
['John', '22', 'New York']
['Jane', '28', 'Los Angeles']

In eine CSV-Datei schreiben

import csv

rows = [['name', 'age', 'city'], ['Jack', '33', 'Chicago'], ['Emily', '41', 'Denver']]

with open('output.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows)

Erstellt oder überschreibt output.csv mit:

name,age,city
Jack,33,Chicago
Emily,41,Denver

Verwendung von pandas für CSV

pandas ist eine leistungsfähige Bibliothek für die Datenmanipulation, die die Arbeit mit CSV-Dateien unter anderen Datenformaten vereinfacht.

pandas installieren

pip install pandas

Eine CSV-Datei mit pandas lesen

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv')
print(df)

Ausgabe:

    name  age         city
0   John   22    New York
1   Jane   28  Los Angeles

In eine CSV-Datei mit pandas schreiben

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Emily'], 'age': [33, 41], 'city': ['Chicago', 'Denver']})
df.to_csv('output_pandas.csv', index=False)

Erstellt oder überschreibt output_pandas.csv mit:

name,age,city
Jack,33,Chicago
Emily,41,Denver