Chúng ta có thể thay đổi dấu phân cách trong tệp csv python không?
Tệp CSV (Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy) là tệp có các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy. Nó thường được sử dụng để nhập và xuất với cơ sở dữ liệu và bảng tính Show Các giá trị hầu hết được phân tách bằng dấu phẩy. Đôi khi một ký tự khác được sử dụng như dấu chấm phẩy, ký tự ngăn cách được gọi là dấu phân cách Khóa học liên quan. Phân tích dữ liệu với Pandas và Python Tệp CSV là gì?Tệp CSV là một loại tệp văn bản thuần túy chứa các giá trị được phân tách bằng dấu phân cách. Phần mở rộng ________ 00 là viết tắt của ________ 01, vì dấu phân cách thường là dấu phẩy Excel có thể mở tệp CSV. Ứng dụng web cho phép xuất dữ liệu thành tệp CSV Theo mặc định, tệp csv có các hàng và cột, vì nó là biểu diễn của dữ liệu dạng bảng. Bạn có thể xem mọi giá trị dưới dạng ô và mọi dòng dưới dạng hàng Tệp mẫu CSVBạn có thể trình bày một bảng trong tệp CSV (các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy). Văn bản là dữ liệu dạng bảng. Mỗi dòng của tệp csv là một dòng bên trong bảng, trong đó mọi giá trị (được phân tách bằng dấu phẩy) là dấu phân cách (dấu phẩy, dấu chấm phẩy hoặc dấu phân cách khác*) Vì các tệp CSV là dữ liệu văn bản thuần túy nên hầu hết tất cả các ngôn ngữ lập trình đều hỗ trợ nó. Bạn có thể dễ dàng phân tích nó bằng Python Bảng dữ liệu Bạn có thể có bảng này TênTuổiLươngChris20$3600Harry25$3200Barry30$3000dữ liệu CSV Và biểu thị cùng một dữ liệu dưới dạng tệp csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')0
Ở đây, mỗi hàng trong tệp khớp với một hàng trong bảng và mỗi giá trị là một ô trong bảng Đọc CSVTrong Python, có hai cách phổ biến để đọc tệp csv
Mô-đun CSV PythonPython đi kèm với một mô-đun để phân tích các tệp csv, mô-đun csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')3. Bạn có thể sử dụng mô-đun này để đọc và ghi dữ liệu mà không phải thực hiện các thao tác chuỗi và tương tự Đọc tệp CSVHãy tìm hiểu cách đọc tệp csv. Bạn có thể sử dụng mô-đun csv. Mô-đun đã được cài đặt, chỉ cần nhập nó với csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')4 Sau đó, bạn sẽ muốn mở tệp csv, bạn có thể với with open('office.csv') as csvfile: Sau đó, tạo một đối tượng trình đọc csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')5 trong đó các tham số là tên tệp và dấu phân cách Điều này nghe có vẻ khó, nhưng nó đơn giản như csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',') Sau đó, bạn có thể lặp qua các hàng và phân tích chúng hoặc hiển thị chúng import csv Khi bạn chạy chương trình, nó sẽ hiển thị cho bạn từng hàng dưới dạng danh sách csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')0 Vì là danh sách nên bạn có thể truy cập các ô bằng dấu ngoặc vuông. csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')6, ô thứ hai là csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')7, v.v. csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')3 Đọc CSV dưới dạng DictNếu bạn muốn đọc dữ liệu trong từ điển thay vì danh sách, bạn có thể làm điều đó. csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')8. Điều này cho phép bạn đọc tệp csv dưới dạng từ điển. Nếu bạn muốn đọc nó dưới dạng từ điển, hãy đảm bảo bao gồm tiêu đề vì tiêu đề đó sẽ được đưa vào ánh xạ khóa-giá trị csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')5 Sau đó, chương trình của bạn có thể đọc csv với csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')9 csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')7 Chương trình sau đó xuất ra từ điển csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')8 Một import csv0 hoạt động hoàn toàn giống như import csv1 bình thường Khóa học liên quan. Phân tích dữ liệu với Pandas và Python Chức năng mô-đun CSVMô-đun csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')3 đi kèm với nhiều chức năng khác nhau
Bài viết này chỉ tập trung vào import csv3, cho phép bạn đọc một tệp Đọc CSV với PandasPandas là một thư viện phân tích dữ liệu. Nó thường được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn làm việc nhiều với dữ liệu, sử dụng mô-đun import csv4 sẽ tốt hơn Đầu tiên chúng ta bắt đầu với một số dữ liệu. Giả sử bạn có tệp csv chứa số liệu thống kê quốc gia, import csv5 Quốc gia, Thủ đô, Ngôn ngữ, Đơn vị tiền tệ Theo mặc định, mô-đun import csv4 không được cài đặt. Bạn có thể cài đặt nó với trình quản lý gói Python pip. Sau khi cài đặt, tải nó như thế này csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')6 Pandas có chức năng đọc tệp csv, import csv7 Thao tác này tải tệp csv vào khung dữ liệu Pandas with open('office.csv') as csvfile:0 Pandas hoạt động với các khung dữ liệu chứa tất cả dữ liệu. Khung dữ liệu là cấu trúc dữ liệu thực sự thú vị, chúng cho phép bạn lấy toàn bộ hàng cùng một lúc bằng cách sử dụng tên tiêu đề của nó. (Tiêu đề là dòng đầu tiên trong tệp csv) with open('office.csv') as csvfile:1 Thí dụChương trình bên dưới đọc tệp csv với pandas with open('office.csv') as csvfile:2 Điều này xuất ra cả khung dữ liệu import csv8 và một hàng import csv9 with open('office.csv') as csvfile:3 Bạn có thể lặp lại từng hàng như thế này with open('office.csv') as csvfile:4 dấu phân cáchNếu bạn có một dấu phân cách khác với dấu phẩy mặc định, chẳng hạn như dấu gạch ngang thì bạn có thể sử dụng tham số ________ 100 with open('office.csv') as csvfile:5 tiêu đềNếu tệp csv của bạn không bao gồm tiêu đề, bạn có thể xóa nó khỏi tệp hoặc thay đổi chương trình để có tham số csvReader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')01 with open('office.csv') as csvfile:6 Nếu nó nằm trên một dòng khác (giả sử là dòng thứ 2), bạn có thể sử dụng with open('office.csv') as csvfile:7 tên gấu trúcNếu dữ liệu csv của bạn không có tiêu đề, đừng lo lắng. Bạn có thể xác định các cột trong mã khi mở tệp Tệp CSV có thể lấy bất kỳ ký tự phân cách nào không?Tệp CSV lưu trữ dữ liệu theo hàng và các giá trị trong mỗi hàng được phân tách bằng dấu phân cách, còn được gọi là dấu phân cách. Mặc dù tệp được định nghĩa là Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy, nhưng dấu phân cách có thể là bất kỳ thứ gì . Các dấu phân cách phổ biến nhất là. dấu phẩy (,), dấu chấm phẩy (;), tab (\t), dấu cách ( ) và dấu gạch ngang (. ).
Chúng tôi có thể chỉnh sửa tệp CSV bằng Python không?Vì “các hàng” là một đối tượng danh sách nên chúng ta có thể sử dụng các phương thức danh sách Python để chỉnh sửa tệp CSV của mình trước khi ghi lại vào một tệp . Chúng tôi đã sử dụng một số phương thức danh sách trong ví dụ, nhưng một phương thức hữu ích khác là “danh sách. |