Comment importer CSV pour lister Python

Qu'est-ce qu'un fichier CSV?

Un CSV est un fichier (valeurs séparés par virgule) dans lequel les données se présentent sous la forme d'un tabulaire. L'extension du fichier CSV est .CSV. Ce fichier CSV est principalement utilisé dans l'analyse des données. Outre l'analyse des données, le fichier CSV également utilisé dans l'application de commerce électronique car il est très facile à gérer dans tous les différents types de langages de programmation.

Nous pouvons convertir le CSV en différentes structures de données comme une liste, une liste de tuples et une liste de dictionnaires. Nous pouvons également enregistrer le CSV sans l'en-tête ou avec l'en-tête comme liste, et pour cela, nous pouvons utiliser des bibliothèques d'apprentissage automatique comme Pandas.

Exemple_1: convertir le CSV en liste dans Python

Ci-dessous est un exemple de fichier CSV qui sera utilisé pour se convertir en liste.

"Mois", "1958", "1959", "1960"
"Jan", 340, 360, 417
"Février", 318, 342, 391
"Mar", 362, 406, 419
"Avr", 348, 396, 461
"May", 363, 420, 472
"Jun", 435, 472, 535
"Jul", 491, 548, 622
"Aug", 505, 559, 606
"Sep", 404, 463, 508
"Oct", 359, 407, 461
"Nov", 310, 362, 390
"Dec", 337, 405, 432 Import CSV
avec ouvert (échantillon.csv ',' r ') comme read_obj:
csv_reader = csv.lecteur (read_obj)
list_of_csv = list (csv_reader)
print (list_of_csv)

Sortir:

[[«Jan», 340, 360, 417], [«février», 318, 342, 391], [«Mar», 362, 406, 419], [«APR», 348, 396, 461], [ 'May', 363, 420, 472], ['Jun', 435, 472, 535], ['Jul', 491, 548, 622], ['août', 505, 559, 606], ['Sep ', 404, 463, 508], [' oct ', 359, 407, 461], [' nov ', 310, 362, 390], [' déc ', 337, 405, 432]]

Ligne 1: Nous importons le module CSV.

Ligne 2 à 4: Nous ouvrons l'échantillon.Fichier CSV en mode de lecture 'R'. Ensuite, nous passons le lecture_obj au CSV.Méthode Reader () lors de la création d'un objet pour lire le fichier CSV. Ensuite, nous convertissons explicitement les données de lecture CSV en une liste à l'aide de Type Cast.

Ligne 6: La sortie ci-dessus montre que nos données CSV sont désormais converties avec succès en liste.

Exemple_2: Utilisation de Pandas pour lire la liste CSV

Dans cet exemple, nous allons utiliser la bibliothèque Pandas pour lire le fichier CSV et les convertir en liste. Le fichier CSV est le même que nous avons utilisé dans l'exemple_1 (exemple.CSV).

Importer des pandas en tant que PD
df = pd.read_csv ('échantillon.CSV ', Delimiter =', ')
list_of_csv = [list (ligne) pour la ligne en df.valeurs]
print (list_of_csv)

Sortir:

[[«Jan», 340, 360, 417], [«février», 318, 342, 391], [«Mar», 362, 406, 419], [«APR», 348, 396, 461], [ 'May', 363, 420, 472], ['Jun', 435, 472, 535], ['Jul', 491, 548, 622], ['août', 505, 559, 606], ['Sep ', 404, 463, 508], [' oct ', 359, 407, 461], [' nov ', 310, 362, 390], [' déc ', 337, 405, 432]]

Ligne 1: Nous importons le module Pandas en tant que PD.

Ligne 2 à 3: Nous lisons le fichier CSV à l'aide de la bibliothèque Pandas Read_CSV et les avons converties en dataframe (DF). Ensuite, nous convertissons chaque ligne en une liste et attribuons le résultat à la variable list_of_csv.

Ligne 4: La sortie ci-dessus montre que nos données CSV sont désormais converties avec succès en liste.

Exemple_3: convertir les données du fichier CSV en une liste de tuples

Dans cet exemple, nous allons convertir les données du fichier CSV en une liste de tuples. Le fichier CSV est le même que nous avons utilisé dans l'exemple_1 (exemple.CSV).

Importer CSV
avec ouvert (échantillon.csv ',' r ') comme read_obj:
csv_reader = csv.lecteur (read_obj)
list_of_csv = list (map (tuple, csv_reader)))
print (list_of_csv)

Sortir:

[('Mois', '"1958"', "" 1959 "'," "1960"'), ("Jan", '340', '360', '417'), ('fév', '318 ',' 342 ',' 391 '), (' mar ',' 362 ',' 406 ',' 419 '), (' avr ',' 348 ',' 396 ',' 461 '), (' May ',' 363 ',' 420 ',' 472 '), (' juin ',' 435 ',' 472 ',' 535 '), (' juil ',' 491 ',' 548 ',' 622 ') , («Aug», «505», «559», «606»), («sept», «404», «463», «508»), («oct», «359», «407», '461'), ('nov', '310', '362', '390'), ('déc', '337', '405', '432')]]

Ligne 1: Nous importons le module CSV.

Ligne 2 à 4: Nous ouvrons l'échantillon.Fichier CSV en mode de lecture 'R'. Nous passons le lecture_obj au CSV.Méthode Reader () lors de la création d'un objet pour lire le fichier CSV. Ensuite, nous convertissons chaque ligne du CSV en tuple à l'aide d'une fonction de carte et convertissez enfin toutes les données en une liste.

Ligne 5: La sortie ci-dessus montre que nos données CSV sont désormais converties avec succès en une liste de tuples.

Exemple_4: convertir les données du fichier CSV en une liste de dictionnaires

Dans cet exemple, nous allons convertir les données du fichier CSV en une liste de dictionnaires. Le fichier CSV est le même que nous avons utilisé dans l'exemple_1 (exemple.CSV).

Importer CSV
avec ouvert (échantillon.csv ',' r ') comme read_obj:
dict_reader = csv.DiCtreader (read_obj)
list_of_dict = list (dict_reader)
print (list_of_dict)

Sortir:

['Month': 'Jan', '"1958"': '340', '"1959"': '360', '"1960"': '417', 'Month': 'Feb', '"1958"': '318', '"1959"': '342', '"1960"': '391', 'Month': 'mar', '"1958"': '362', '"1959"': '406', '"1960"': '419', 'Month': 'avr', '"1958"': '348', '"1959"': '396', '"1960"': '461', 'mois': 'mai', '"1958"': '363', '"1959"': '420', '"1960"': '472' , 'Month': 'Jun', '"1958"': '435', '"1959"': '472', '"1960"': '535', 'mois': 'juil', '"1958"': '491', '"1959"': '548', '"1960"': '622', 'Month': 'Aug', '"1958"': '505', '"1959"': '559', '"1960"': '606', 'Month': 'Sep', '"1958"': '404', '"1959"': '463', '"1960"': '508', 'mois': 'oct', '"1958"': '359', '"1959"': '407', '"1960"': '461' , 'Month': 'nov', '"1958"': '310', '"1959"': '362', '"1960"': '390', 'mois': 'déc', '"1958"': '337', '"1959"': '405', '"1960"': '432']

Ligne 1: Nous importons le module CSV.

Ligne 2 à 4: Nous ouvrons l'échantillon.Fichier CSV en mode de lecture 'R'. Ensuite, nous passons la lecture à la lecture au

CSV.Méthode dictrered Lors de la création d'un objet pour lire le fichier CSV. Le CSV.DiCtreader convertit automatiquement chaque ligne en dictionnaire. Et puis nous convertissons tous les résultats en une liste.

Ligne 6: La sortie ci-dessus montre que nos données CSV sont désormais converties avec succès en une liste de dictionnaires.

Exemple_5: Utilisation des Pandas pour convertir les données du fichier CSV en une liste avec l'en-tête

Dans cet exemple, nous allons utiliser la bibliothèque Pandas pour lire le fichier CSV et les convertir en liste avec en-tête. Le fichier CSV est le même que nous avons utilisé dans l'exemple_1 (exemple.CSV).

Importer des pandas en tant que PD
df = pd.read_csv ('échantillon.CSV ', Delimiter =', ')
list_of_csv = [list (ligne) pour la ligne en df.valeurs]
list_of_csv.insérer (0, df.Colonnes.lister())
print (list_of_csv)

Sortir:

[['Mois', '"1958"', '"1959"', '"1960"'], ['Jan', 340, 360, 417], ["février" 318, 342, 391], [ «Mar», 362, 406, 419], [«APR», 348, 396, 461], [«May», 363, 420, 472], [«Jun», 435, 472, 535], [»Jul ', 491, 548, 622], [' août ', 505, 559, 606], [' sept ', 404, 463, 508], [' oct ', 359, 407, 461], [' nov ', 310, 362, 390], ['déc', 337, 405, 432]]

Ligne 1: Nous importons le module Pandas en tant que PD.

Ligne 2 à 4: Nous lisons le CSV à l'aide de la bibliothèque Pandas Read_CSV et les avons convertis en dataframe (DF). Ensuite, nous convertissons chaque ligne en une liste et attribuons le résultat à la variable list_of_csv. Maintenant, dans la ligne suivante, nous ajoutons un élément de liste en position 0 du list_of_csv (variable de liste). Cet élément de liste est le nom des colonnes des données du fichier CSV.

Ligne 5: La sortie ci-dessus montre que nos données CSV sont désormais converties avec succès en liste et que la première valeur de liste est le nom des colonnes (en-tête).

Conclusion

Dans ce blog, nous avons appris comment convertir les données du fichier CSV en une liste. Nous avons vu toutes les différentes méthodes de la structure des données de répertorie comme les tuples, les dictionnaires. Nous avons également vu la même méthode avec la bibliothèque Pandas. Ensuite, nous avons également vu comment ajouter l'en-tête du CSV dans la liste.