Python で CSV ファイルを効率的に読み書きするにはどうすればよいですか?

Python で CSV ファイル操作を処理するにはどうすればよいですか?

CSV (カンマ区切り値) ファイルは、表形式のデータをテキスト ファイルに保存するための一般的な方法です。 Python には、CSV ファイルの読み取りと書き込みの両方をサポートする標準ライブラリがあります。

CSV ファイルの読み取り

CSV ファイルをタプルのリストに読み取るには、次のように csv モジュールを使用できます。

import csv

with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

CSV ファイルの書き込み

リストを書き込むにはCSV ファイルにタプルを追加するには、次のように csv モジュールを使用できます。

import csv

with open('myfile.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

例: CSV ファイルの読み取りと書き込み

これは、CSV ファイルの読み取りと書き込み方法を示す例です。 CSV ファイル:

import csv

# Define the CSV data
data = [
    (1, 'A towel', 1.0),
    (42, 'it says', 2.0),
    (1337, 'is about the most', -1),
    (0, 'massively useful thing', 123),
    (-2, 'an interstellar hitchhiker can have.', 3)
]

# Write the data to a CSV file
with open('myfile.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

# Read the data from the CSV file
with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data_read = [row for row in reader]

# Print the data
print(data_read)

CSV に Pandas を使用するHandling

Pandas は、CSV ファイルを処理する便利な方法を提供するデータ分析用の人気のある Python ライブラリです。 Pandas を使用して CSV ファイルを DataFrame に読み込むことができ、これを操作して CSV ファイルとして保存できます。

import pandas as pd

# Read the CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('myfile.csv', index_col=0)

# Make some changes to the DataFrame
df['Amount'] *= 2

# Write the DataFrame to a new CSV file
df.to_csv('new_myfile.csv')

一般的な CSV ファイルの末尾

最も一般的なファイルの末尾CSV ファイルは .csv です。その他のあまり一般的ではない語尾には、.txt や .dat などがあります。

CSV データの操作

CSV ファイルをタプルのリスト、辞書のリスト、または Pandas DataFrame に読み込んだら、標準の Python メソッドを使用してデータを操作できます。たとえば、データをループしたり、個々の値にアクセスしたり、データの計算を実行したりできます。

CSV の代替

CSV 以外にも使用できるデータ形式があります。 Pythonで。一般的な代替手段には次のものがあります。

• JSON: 人間が判読できる形式でデータを保存するための一般的な形式。
• YAML: JSON に似ていますが、より冗長で人間らしい形式-readable.
• Pickle: あらゆる Python をシリアル化できる Python 固有の形式object.
• MessagePack: JSON や YAML よりもコンパクトなバイナリ形式。

以上がPython で CSV ファイルを効率的に読み書きするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。