Python:
Lavorare con i CSV

Come fare:

Python fornisce il modulo integrato csv per gestire i file CSV, rendendo semplice leggere da e scrivere su di essi. Per una manipolazione dei dati più robusta e complessa, la libreria di terze parti pandas è molto popolare.

Utilizzando il modulo csv

Leggere un file CSV

import csv

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

Assumendo che sample.csv contenga:

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

Output:

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

Scrivere su un file CSV

import csv

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

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

Crea o sovrascrive output.csv con:

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

Utilizzando pandas per CSV

pandas è una libreria potente per la manipolazione dei dati che semplifica il lavoro con i file CSV tra gli altri formati di dati.

Installare pandas

pip install pandas

Leggere un file CSV con pandas

import pandas as pd

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

Output:

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

Scrivere su un file CSV con pandas

import pandas as pd

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

Crea o sovrascrive output_pandas.csv con:

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