Python:
การทำงานกับ CSV

วิธีการ:

Python ให้โมดูลในตัว csv สำหรับจัดการกับไฟล์ CSV ทำให้การอ่านจากและเขียนลงไปง่าย สำหรับการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและแข็งแกร่งมากขึ้น ไลบรารีของบุคคลที่สามอย่าง pandas ได้รับความนิยมอย่างสูง

การใช้งานโมดูล csv

การอ่านไฟล์ CSV

import csv

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

สมมติว่า sample.csv มีข้อมูลดังนี้:

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

ผลลัพธ์:

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

การเขียนไฟล์ CSV

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)

สร้างหรือเขียนทับ output.csv ด้วย:

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

การใช้ pandas สำหรับ CSV

pandas เป็นไลบรารีทรงพลังสำหรับการจัดการข้อมูลที่ทำให้การทำงานกับไฟล์ CSV และรูปแบบข้อมูลอื่นๆ ง่ายขึ้น

ติดตั้ง pandas

pip install pandas

การอ่านไฟล์ CSV ด้วย pandas

import pandas as pd

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

ผลลัพธ์:

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

การเขียนไฟล์ CSV ด้วย 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)

สร้างหรือเขียนทับ output_pandas.csv ด้วย:

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