Python에서 CSV 파일을 효율적으로 읽고 쓰는 방법은 무엇입니까?

Python에서 CSV 파일 작업을 어떻게 처리하나요?

CSV(쉼표로 구분된 값) 파일은 테이블 형식 데이터를 텍스트 파일에 저장하는 일반적인 방법입니다. Python에는 CSV 파일 읽기 및 쓰기를 모두 지원하는 표준 라이브러리가 있습니다.

CSV 파일 읽기

CSV 파일을 튜플 목록으로 읽으려면 다음과 같이 csv 모듈을 사용할 수 있습니다.

import csv

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

CSV 파일 작성

튜플 목록을 CSV에 작성하려면 파일의 경우 다음과 같이 csv 모듈을 사용할 수 있습니다.

import csv

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

예: CSV 파일 읽기 및 쓰기

다음은 CSV 파일을 읽고 쓰는 방법을 보여주는 예입니다.

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 처리에 Pandas 사용

Pandas는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. CSV 파일을 처리하는 편리한 방법을 제공하는 데이터 분석입니다. Pandas를 사용하여 CSV 파일을 DataFrame으로 읽어 들인 후 조작하여 CSV 파일로 저장할 수 있습니다.

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')

일반적인 CSV 파일 끝

가장 일반적인 파일 끝은 CSV 파일은 .csv입니다. 덜 일반적인 다른 결말로는 .txt 및 .dat가 있습니다.

CSV 데이터 작업

CSV 파일을 튜플 목록, 사전 목록 또는 Pandas DataFrame으로 읽어온 후, 표준 Python 메서드를 사용하여 데이터 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 반복하거나 개별 값에 액세스하거나 데이터에 대한 계산을 수행할 수 있습니다.

CSV의 대안

CSV 외에도 사용할 수 있는 다른 데이터 형식이 있습니다. 파이썬에서. 몇 가지 일반적인 대안은 다음과 같습니다.

• JSON: 사람이 읽을 수 있는 형식으로 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 형식입니다.
• YAML: JSON과 유사하지만 더 장황하고 인간적인 형식입니다. -읽을 수 있음.
• Pickle: 모든 Python 객체를 직렬화할 수 있는 Python 전용 형식.
• MessagePack: A JSON이나 YAML보다 더 컴팩트한 바이너리 형식입니다.

위 내용은 Python에서 CSV 파일을 효율적으로 읽고 쓰는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!