Méthodes et techniques efficaces pour traiter les fichiers CSV en Python

Python fournit un module csv efficace pour traiter les fichiers CSV. Vous pouvez le faire en suivant ces étapes : Installez le module csv. Utilisez csv.reader() pour lire les fichiers CSV. Traitez efficacement les fichiers volumineux ligne par ligne. Lisez et écrivez des fichiers CSV en mémoire pour un traitement plus rapide. Utilisez csv.writer() pour écrire un fichier CSV. Traitez les fichiers CSV dans différents formats via des dialectes. Personnalisez les délimiteurs et les guillemets pour lire les fichiers CSV non standard.

Méthodes et techniques efficaces de traitement des fichiers CSV en Python

Cas pratique : lecture et analyse des fichiers CSV de données de vente

1 Installez le module csvcsv 模块

使用 Python 的 pip 安装 csv 模块：

pip install csv

2. 读取 CSV 文件

使用 csv.reader() 读取 CSV 文件：

import csv

with open('sales_data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    for row in csv_reader:
        print(row)  # 打印每一行数据

3. 逐行处理

使用逐行处理生成器，更高效地处理大文件：

import csv

with open('sales_data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    for row in csv_reader:
        process_row(row)  # 调用自定义函数处理每一行

4. 读写内存中的 CSV

使用 StringIO 类将 CSV 数据加载到内存中，便于快速处理：

import csv
from io import StringIO

csv_data = """
1,John Doe,100
2,Jane Smith,200
"""

csv_file = StringIO(csv_data)
csv_reader = csv.reader(csv_file)
for row in csv_reader:
    print(row)

5. 写出 CSV 文件

使用 csv.writer()

. Utilisez le pip de Python pour installer le module csv :

import csv

with open('output.csv', 'w', newline='') as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file)
    csv_writer.writerow(['ID', 'Name', 'Sales'])
    csv_writer.writerow([1, 'John Doe', 100])

2 Lire les fichiers CSV

Utilisez csv.reader() pour lire le CSV. Fichier :

import csv

with open('sales_data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, dialect='excel')
    for row in csv_reader:
        print(row)

3. Traitement ligne par ligne

🎜 Utilisez le générateur de traitement ligne par ligne pour traiter plus efficacement les fichiers volumineux : 🎜

import csv

with open('custom_data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=';', quotechar='"')
    for row in csv_reader:
        print(row)

🎜🎜4. La classe StringIO code> charge les données CSV en mémoire pour un traitement rapide : 🎜rrreee🎜🎜5. Écrivez des fichiers CSV 🎜🎜🎜Utilisez <code>csv.writer() pour écrire des fichiers CSV : 🎜rrreee🎜🎜 6. Utilisez des dialectes 🎜🎜🎜 pour traiter des fichiers CSV dans différents dialectes (comme Excel ou Google Sheets) : 🎜rrreee🎜🎜 7. Définir des délimiteurs et des guillemets 🎜🎜🎜 Délimiteurs et guillemets personnalisés : 🎜rrreee

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