Python:
CSV के साथ काम करना

कैसे:

पायथन में बिल्ट-इन csv मॉड्यूल CSV फाइलों को संभालने के लिए प्रदान किया गया है, जिससे इनमें पढ़ना और लिखना सीधा हो जाता है। अधिक मजबूत और जटिल डेटा मेनिपुलेशन के लिए, थर्ड-पार्टी लाइब्रेरी pandas बहुत लोकप्रिय है।

csv मॉड्यूल का उपयोग करना

एक CSV फ़ाइल पढ़ना

import csv

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

मान लें sample.csv में निम्नलिखित है:

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

आउटपुट:

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

एक CSV फ़ाइल में लिखना

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)

यह output.csv को बनाता है या इसे निम्नानुसार ओवरराइट करता है:

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

CSV के लिए pandas का उपयोग करना

pandas एक शक्तिशाली लाइब्रेरी है जो डेटा मेनिपुलेशन को सरल बनाती है और CSV फाइलों सहित अन्य डेटा प्रारूपों के साथ काम करना आसान बनाती है।

पंडास इंस्टॉल करें

pip install pandas

पंडास के साथ एक CSV फ़ाइल पढ़ना

import pandas as pd

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

आउटपुट:

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

पंडास के साथ एक CSV फ़ाइल में लिखना

import pandas as pd

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

यह output_pandas.csv को बनाता है या इसे निम्नानुसार ओवरराइट करता है:

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