Курс Python → Работа с CSV в Python
Базы данных являются важным инструментом для хранения и организации больших объемов информации. Хотя использование текстовых файлов в формате txt для хранения данных было распространено в прошлом, сегодня большинство разработчиков предпочитают более продвинутые решения, такие как базы данных с использованием SQL. Однако, иногда работа с текстовыми файлами может быть более удобной и быстрой альтернативой. В таких случаях, формат CSV (Comma-Separated Values) может быть отличным выбором.
CSV — это удобный формат хранения табличных данных, который позволяет представить информацию в виде таблицы с разделенными запятыми значениями. Например, таблица с данными о температуре по дням недели может быть легко представлена в формате CSV. Этот формат позволяет удобно хранить и передавать данные, а также обрабатывать их с помощью специализированных инструментов.
Data;Monday;Tuesday;Wednesday;Wednesday;Friday
1;1.7;2.8;14;16.9;5.0Для работы с файлами CSV в Python существует специальный модуль под названием csv. Этот модуль предоставляет различные функции и методы для чтения, записи и обработки данных в формате CSV. Например, с помощью модуля csv можно легко сохранить данные в формате CSV, а затем прочитать их обратно для дальнейшей обработки.
Пример сохранения данных в формате CSV с использованием модуля csv:
import csv
data = [
['Data', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Wednesday', 'Friday'],
[1, 1.7, 2.8, 14, 16.9, 5.0]
]
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)В данном примере данные сохраняются в файл ‘data.csv’ с помощью метода writerows модуля csv. После сохранения данных в формате CSV, их можно легко прочитать и обработать в дальнейшем. Использование формата CSV позволяет эффективно работать с табличными данными и упрощает процесс обмена информацией между различными приложениями и системами.
Другие уроки курса "Python"
- Python itertools combinations() — группировка элементов
- Работа с Event() в threading
- Форматирование данных с pprint
- Операции с комплексными числами
- Переопределение метода sub
- Разделение строк в Python
- Срезы в Python
- Solidity для DeFi Ethereum
- Работа со строками в Python
- Сортировка данных в Python
- Функция enumerate в Python
- Создание новых списков через list comprehensions
- Отправка HTTP-запросов в Python
- Списковый компрехеншен.
- Работа с NumPy
- Хранение данных
- Преобразование вложенного списка
- Форматирование вывода с F-строками
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Аннотации типов в Python
- Поиск шаблона в строке
- Округление в Python
- Создание коллекций из выражения-генератора
- Работа с файлами в Python
- Изменение списка срезом
- Обработка исключений в Python
- Профилирование данных с Pandas.
- Уникальные значения из списка
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Функции высшего порядка в Python
- CSV строка разделение в Python
- Повторение элементов списков
- Лямбда-функции в defaultdict
- Разбиение текста в Python
- Принцип одной функции
- Создание словаря и множества
- Lambda Functions in Python
- Передача словаря через **kwargs
- Разделение строк методом split()
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Кортеж в Python: создание и использование
- Настройка вывода в Numpy
- Переопределение метода divmod
- Присвоение и ссылки
- Оператор (*) в Python
- Удаление файлов и папок в Python
- Удаление элементов во время итерации
