كيفية قراءة ملف CSV في Python (الوحدة، أمثلة الباندا)

يعد CSV تنسيقًا شائعًا لتبادل البيانات لأنه مضغوط وبسيط وعامة. تسمح العديد من الخدمات عبر الإنترنت لمستخدميها بتصدير البيانات الجدولية من موقع الويب إلى ملف CSV. سيتم فتح ملفات CSV في برنامج Excel، وتحتوي جميع قواعد البيانات تقريبًا على أداة للسماح بالاستيراد من ملفات CSV.

ملف عينة CSV

تسمى البيانات الموجودة في شكل جداول أيضًا بـ CSV (قيم مفصولة بفواصل) - حرفيًا "قيم مفصولة بفواصل". هذا تنسيق نصي مخصص لعرض البيانات الجدولية. كل سطر من الملف هو سطر واحد من الجدول. يتم فصل قيم الأعمدة الفردية برمز فاصل - فاصلة (،) أو فاصلة منقوطة (؛) أو رمز آخر. يمكن قراءة ملف CSV ومعالجته بسهولة Python.

ضع في اعتبارك الجدول التالي

بيانات الجدول

يمكنك تمثيل هذا الجدول في ملف CSV على النحو التالي.

بيانات CSV

لغة البرمجة، تصميم، ظهور، امتداد

Python، جويدو فان روسوم، 1991، .py

Java، جيمس جوسلينج، 1995، .java

C++, بيارن ستروستروب,1983,.cpp

كما ترون، كل صف هو سطر جديد، ويتم فصل كل عمود بفاصلة. هذا مثال على كيفية ظهور ملف CSV.

تنزيل بيانات CSV

Python وحدة CSV

Python يوفر وحدة CSV للتعامل مع ملفات CSV. لقراءة/كتابة البيانات، تحتاج إلى التكرار خلال صفوف ملف CSV. تحتاج إلى استخدام طريقة التقسيم للحصول على البيانات من أعمدة محددة.

وظائف وحدة CSV

يمكنك العثور على الوظائف التالية في وثائق وحدة CSV:

• csv.field_size_limit – إرجاع الحد الأقصى لحجم الحقل
• csv.get_dialect – احصل على اللهجة المرتبطة بالاسم
• csv.list_dialects - إظهار جميع اللهجات المسجلة
• csv.reader – قراءة البيانات من ملف CSV
• csv.register_dialect – ربط اللهجة بالاسم
• csv.writer – كتابة البيانات إلى ملف CSV
• csv.unregister_dialect - حذف اللهجة المرتبطة باسم سجل اللهجة
• csv.QUOTE_ALL - اقتبس كل شيء، بغض النظر عن نوعه.
• csv.QUOTE_MINIMAL - حقول الاقتباس بأحرف خاصة
• csv.QUOTE_NONNUMERIC - اقتبس جميع الحقول التي لا تحتوي على قيم رقمية
• csv.QUOTE_NONE - لا تقتبس أي شيء في الإخراج

في هذا البرنامج التعليمي، سنركز فقط على وظائف القارئ والكاتب التي تسمح لك بتحرير البيانات وتعديلها ومعالجتها في ملف CSV.

#import necessary modules
import csv
with open('X:\data.csv','rt')as f:
  data = csv.reader(f)
  for row in data:
        print(row)

['Programming language; Designed by; Appeared; Extension']
['Python; Guido van Rossum; 1991; .py']
['Java; James Gosling; 1995; .java']
['C++; Bjarne Stroustrup;1983;.cpp']

كيفية قراءة ملف CSV في قاموس في Python

يمكنك أيضًا استخدام DictReader لقراءة ملفات CSV. يتم تفسير النتائج كقاموس حيث يكون صف الرأس هو المفتاح، والصفوف الأخرى هي القيم.

ضع في اعتبارك الكود التالي

#import necessary modules
import csv

reader = csv.DictReader(open("file2.csv"))
for raw in reader:
    print(raw)

نتيجة هذا الرمز هي:

OrderedDict([('Programming language', 'Python'), ('Designed by', 'Guido van Rossum'), (' Appeared', ' 1991'), (' Extension', ' .py')])
OrderedDict([('Programming language', 'Java'), ('Designed by', 'James Gosling'), (' Appeared', ' 1995'), (' Extension', ' .java')])
OrderedDict([('Programming language', 'C++'), ('Designed by', ' Bjarne Stroustrup'), (' Appeared', ' 1985'), (' Extension', ' .cpp')])

وهذه الطريقة لقراءة البيانات من ملف CSV أسهل بكثير من الطريقة السابقة. ومع ذلك، فهذه ليست الطريقة الأفضل لقراءة البيانات.

#import necessary modules
import csv

with open('X:\writeData.csv', mode='w') as file:
    writer = csv.writer(file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

    #way to write to csv file
    writer.writerow(['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
    writer.writerow(['Python', 'Guido van Rossum', '1991', '.py'])
    writer.writerow(['Java', 'James Gosling', '1995', '.java'])
    writer.writerow(['C++', 'Bjarne Stroustrup', '1985', '.cpp'])

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
Python, Guido van Rossum, 1991, .py
Java, James Gosling, 1995, .java
C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

قراءة ملف CSV باستخدام Pandas

Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر تسمح لك باستيراد ملف CSV فيها Python وتنفيذ معالجة البيانات. توفر الباندا طريقة سهلة لإنشاء البيانات ومعالجتها وحذفها.

يجب عليك تثبيت مكتبة الباندا باستخدام الأمر pip install pandas . في Windows، سوف تقوم بتنفيذ هذا الأمر في موجه الأوامر أثناء وجودك في Linux في المحطة الطرفية.

تعد قراءة ملف CSV في Pandas DataFrame أمرًا سريعًا وسهلاً للغاية:

#import necessary modules
import pandas
result = pandas.read_csv('X:\data.csv')
print(result)

نتيجة قراءة CSV الباندا مثال:

Programming language, Designed by, Appeared, Extension 
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

مكتبة مفيدة جدا. في ثلاثة أسطر فقط من التعليمات البرمجية ستحصل على نفس النتيجة السابقة. يعرف الباندا أن السطر الأول من ملف CSV يحتوي على أسماء الأعمدة، وسيستخدمها تلقائيًا.

اكتب ملف CSV باستخدام Pandas

إن الكتابة إلى ملف CSV باستخدام Pandas أمر سهل مثل القراءة. هنا يمكنك الإقناع بذلك. أولاً، يجب عليك إنشاء إطار بيانات بناءً على ما يلي Python الكتابة إلى رمز CSV.

from pandas import DataFrame
C = {'Programming language': ['Python','Java', 'C++'],
        'Designed by': ['Guido van Rossum', 'James Gosling', 'Bjarne Stroustrup'],
        'Appeared': ['1991', '1995', '1985'],
        'Extension': ['.py', '.java', '.cpp'],
    }
df = DataFrame(C, columns= ['Programming language', 'Designed by', 'Appeared', 'Extension'])
export_csv = df.to_csv (r'X:\pandaresult.csv', index = None, header=True) # here you have to write path, where result file will be stored
print (df)

هنا هو الإخراج

Programming language, Designed by, Appeared, Extension
0    Python, Guido van Rossum, 1991, .py
1    Java, James Gosling, 1995, .java
2    C++, Bjarne Stroustrup,1983,.cpp

ويتم إنشاء ملف CSV في الموقع المحدد.

الأسئلة الشائعة