파이썬 csv 예제

Sem imagem cadastrada

한 가지 명확히 하자: 처음부터 자신의 CSV 파서를 빌드할 필요가 없습니다. 사용할 수 있는 몇 가지 완벽하게 허용되는 라이브러리가 있습니다. 파이썬 csv 라이브러리는 대부분의 경우에 작동합니다. 작업에 많은 데이터 또는 수치 분석이 필요한 경우 팬더 라이브러리에는 CSV 구문 분석 기능도 있으므로 나머지를 처리해야 합니다. reader()를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽기 위한 개체를 만듭니다. 판독기는 파일의 행을 순서대로 처리하는 회기자로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다른 파이썬 설치에 pip /pipenv를 사용하는 것처럼 CSV 파일을 읽는 기본 을 이해한다면 데이터 가져오기를 처리해야 할 때 평평한 발을 잡지 못할 것입니다. 대부분의 CSV 읽기, 처리 및 쓰기 작업은 기본 csv Python 라이브러리에서 쉽게 처리할 수 있습니다. 읽고 처리할 데이터가 많은 경우 pandas 라이브러리는 빠르고 쉬운 CSV 처리 기능도 제공합니다.

Real Python의 각 튜토리얼은 개발자 팀이 만든 것으로, 높은 품질 기준을 충족시면 됩니다. 이 튜토리얼에서 일한 팀 구성원은 다음과 같습니다 : 퀴즈를 가져 가라 : 우리의 대화 형 “파이썬에서 CSV 파일 읽기 및 쓰기”퀴즈로 지식을 테스트하십시오. 완료되면 당신은 시간이 지남에 따라 학습 진행 상황을 추적 할 수 있도록 점수를 받게됩니다 : 위의 예는 여기에서 다운로드 할 수있는 CSV 파일 aapl.csv를 사용합니다. 동일한 디렉토리에서 aapl.csv 파일로 이 프로그램을 실행합니다. ssniff())는 데이터를 구문 분석하는 데 사용할 설정이 있는 방언 인스턴스를 반환합니다. 예제에서 “탈출된” 방언에서 알 수 있듯이 결과가 항상 완벽하지는 않습니다. 보시다시피 각 행은 새 줄이며 각 열은 쉼표로 구분됩니다. CSV 파일의 모양을 예로 들 수 있습니다. 이 버전의 csv 모듈은 유니코드 입력을 지원하지 않습니다. 또한, 현재 ASCII NUL 문자에 관한 몇 가지 문제가 있습니다. 따라서 모든 입력은 UTF-8 또는 인쇄 가능한 ASCII가 안전해야 합니다. 예제 섹션의 예제를 참조하십시오.

팬더는 고성능 데이터 분석 도구와 사용하기 쉬운 데이터 구조를 제공하는 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 팬더는 모든 파이썬 설치에 사용할 수 있지만, 아나콘다 배포의 핵심 부분이며 데이터, 코드, 분석 결과, 시각화 및 내러티브 텍스트를 공유하는 Jupyter 노트북에서 매우 잘 작동합니다.