이 기사에서는 Python을 사용하여 CSV 파일에 데이터를 읽고 쓰는 방법과 CSV 파일을 JSON 형식으로 변환하는 방법과 그 반대도 마찬가지입니다. CSV 모듈을 사용하는 방법을 살펴보고 작동 방식을 이해하는 데 도움이되는 예를 살펴 보겠습니다.
CSV (COMMA-SEPARADED 값) 파일은 데이터를 테이블 구조로 저장할 수있는 텍스트 파일 형식입니다. 이것은 데이터베이스 및 스프레드 시트에서 데이터를 내보내고 가져 오는 데 사용되는 인기있는 형식입니다.
이름에서 알 수 있듯이 CSV 파일의 각 데이터 조각은 쉼표로 구분됩니다 (,). 때때로 "CSV"라는 용어는 콜론 (:), 세미콜론 (;) 및 탭 (t)과 같은 다른 유형의 분리기와 형식을 설명하는 데 사용될 수 있습니다. 이 기사의 목적을 위해, 우리는 쉼표를 구분 제 (RFC 4180)로 사용하는 CSV 파일 만 다룰 것입니다. -
열면 CSV 파일의 내용은 다음과 같습니다.
-
위에서 볼 수 있듯이 쉼표 구분 기자는 파일의 각 특정 데이터를 분리하는 데 사용됩니다.
첫 번째 데이터 행은 선택적으로 헤더 역할을하여 아래의 각 데이터 열을 식별 할 수 있습니다. CSV 파일은 일반적으로 .csv 파일 확장자와 함께 저장됩니다. - CSV 모듈을 제공합니다. 내장 된 라이브러리는 CSV 파일과 함께 작업 할 수있는 기능과 클래스를 제공합니다.
python 를 사용하여 CSV 파일을 읽는 방법 CSV 파일을 읽기위한 CSV.Reader () 함수가 있습니다. Python의 구축 된 Open () 함수로 생성 된 객체 (파일 개체 포함)와 함께 사용됩니다. 위의 코드 출력은 다음과 같습니다 Python을 사용하여 CSV를 JSON으로 변환하는 방법 파일 I/O 작업을 수행하는 동안 CSV 파일을 JSON 형식으로 변환 할 수 있습니다. 이는 클라이언트와 서버간에 데이터를 수신하고 전송하는 데 인기가 있습니다. csv 모듈은 CSV.DICTREADER 클래스를 제공하여이를 달성 할 수 있도록 도와줍니다.
CSV.DICTREADER 클래스 메소드는 주어진 CSV 파일을 Python 사전으로 변환하는 데 도움이됩니다. csv.dictreader () 클래스는 옵션 필드 이름 인수를 가져옵니다. 필드 이름이 생략되는 경우 첫 번째 행의 값은 나머지 데이터에 필드 이름으로 매핑됩니다. Employee Id,First Name,Gender,Start Date,Last Login Time,Salary,Bonus %,Senior Management,Team 1,Douglas,Male,8/6/1993,12:42 PM,,6.945,TRUE,Marketing 2,Thomas,Male,3/31/1996,6:53 AM,61933,4.17,, 3,Maria,Female,4/23/1993,11:17 AM,,11.858,FALSE,Finance 4,Jerry,Male,3/4/2005,1:00 PM,138705,9.34,,Finance
예를 살펴 보겠습니다위의 코드 출력은 다음과 같습니다 CSV 파일을 JSON 등가로 변환하려면 다음 단계를 적용했습니다. 는 읽기 모드에서 직원을 열었습니다 CSV.DICTREADER CLASS를 사용하여 반환 된 파일 객체에서 Python 사전을 생성했습니다. json과 같은 쓰기 모드에서 JSON 파일을 열었습니다 (그러한 파일이 존재하지 않으면 생성되었을 것입니다) 는 json 모듈의 덤프 () 함수를 사용하여 Python Dictionary (my_dict)를 json 파일 로 변환했습니다. -
JSON 파일을 CSV 등가로 변환하려면 다음 단계를 적용했습니다. 는 읽기 모드에서 에서 직원을 열었습니다 .JSON 파일 는 json.load () 함수를 사용하여 Python Dictionary Py_dict 를 만듭니다. 는 쓰기 모드에서 CSV 파일을 열었습니다. 는 필요한 인수 와 함께 CSV.DictWriter 클래스로 작가 객체를 만들었습니다. 는 작가 객체 방법을 사용하여 사전을 적절한 수의 행에 매핑했습니다. CSV 파일은 매우 인기가 있으며 스프레드 시트 및 데이터베이스를 내보내고 가져 오는 데 종종 사용됩니다. 이 파일 형식은 데이터로 작업하는 사람들이 자주 사용합니다. 그러나 Python으로 프로그래밍하는 동안 CSV 파일을 빠르게 사용해야하므로 CSV로 파일 I/O 작업을 수행하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. Python 's csv 모듈은 이러한 종류의 작업에 필요한 기능과 클래스를 제공하기 때문에 CSV 파일로 작업하는 데 매우 편리합니다.
위의 예에서 볼 수 있듯이 파일을 한 형식에서 다른 형식 (CSV에서 JSON)으로 변환해야 할 수도 있습니다. Python에서 대형 CSV 파일을 처리하는 것은 메모리 제약으로 인해 약간 어려울 수 있습니다. 그러나 Python의 내장 CSV 모듈은 작은 청크로 CSV 파일을 읽고 쓰는 방법을 제공하므로 큰 파일로 작업 할 수 있습니다. 루프에서 리더 객체를 사용하여 한 번에 특정 수의 행을 읽을 수 있습니다. 이렇게하면 큰 파일을 더 작고 관리하기 쉬운 청크로 처리 할 수 있습니다. Python의 CSV 파일에 어떻게 쓸 수 있습니까? Python의 CSV 파일에 쓰기는 간단합니다. CSV 모듈. Writer Object와 그 작가 방법을 사용하여 단일 행 또는 Writerows 메소드를 작성하여 여러 행을 한 번에 작성할 수 있습니다. 글을 쓰기 전에 쓰기 모드 ( 'W')에서 파일을 열어야합니다.파이썬 CSV 파일에 대한 자주 묻는 질문 (FAQ) Python에서 대형 CSV 파일을 처리하려면 어떻게해야합니까? Python의 다른 구분 제로 CSV 파일을 처리하려면 어떻게해야합니까? Python의 CSV 모듈을 사용하면 CSV 파일을 읽거나 쓸 때 구분자를 지정할 수 있습니다. 독자와 작가 객체는 구분기 매개 변수를 가져다가 CSV 파일을 구분기로 사용하는 문자로 설정할 수 있습니다.
Python의 헤더로 CSV 파일을 처리 할 수 있습니까?Python의 필드가 인용 된 필드로 CSV 파일을 어떻게 처리 할 수 있습니까?
Python에서 특수 문자로 CSV 파일을 처리하려면 어떻게 CSV 파일이 특수 문자가 포함되어 있으면, 이진 모드에서 파일을 열고 내장 CSV 모듈 대신 UnicodeCSV 모듈을 사용하여 처리 할 수 있습니다. 이 모듈은 CSV 모듈처럼 작동하지만 유니 코드 문자를 지원합니다.Python의 결 측값으로 CSV 파일을 처리하려면 어떻게해야합니까?
CSV 파일의 결 측값은 Pandas를 사용하여 처리 할 수 있습니다. 파이썬의 라이브러리. CSV 파일을 데이터 프레임으로 읽은 다음 FillNA 메소드를 사용하여 특정 값 또는 계산 된 값으로 결 측값을 채우십시오.
CSV 파일을 Python의 다른 형식으로 어떻게 변환 할 수 있습니까?Python의 특정 열에서 CSV 파일을 어떻게 정렬 할 수 있습니까?
Python의 Pandas 라이브러리를 사용하여 특정 열로 CSV 파일을 정렬 할 수 있습니다. CSV 파일을 데이터 프레임으로 읽은 후 Sort_Values 메소드를 사용하여 데이터 프레임을 하나 이상의 열로 정렬 할 수 있습니다.
Python의 조건에 따라 CSV 파일에서 행을 필터링하려면?.
Python의 Pandas 라이브러리를 사용하는 조건에 따라 CSV 파일로 행을 필터링 할 수 있습니다. CSV 파일을 데이터 프레임으로 읽은 후 부울 인덱싱을 사용하여 조건에 따라 데이터 프레임을 필터링 할 수 있습니다.
위 내용은 Python을 사용하여 CSV 파일로 작업을 수행합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.
