Как загрузить в инпут csv файл

Обновлено: 24.01.2025

CSV-файл в Python означает «значения, разделенные запятыми» и определяется как простой формат файла, использующий определенную структуру для упорядочивания табличных данных. Он хранит табличные данные, такие как электронная таблица или база данных, в виде обычного текста и имеет общий формат для обмена данными. Файл csv открывается на листе Excel, а данные строк и столбцов определяют стандартный формат.

Узнаем, как осуществляется чтение и запись CSV-файлов в Python.

Функции модуля Python CSV

Модуль CSV используется для обработки файлов CSV для чтения / записи и получения данных из указанных столбцов. Существуют следующие типы функций CSV:

Чтение файлов CSV

Python предоставляет различные функции для чтения файла CSV. Опишем несколько методов для чтения.

В Python модуль csv.reader() используется для чтения файла csv. Он берет каждую строку файла и составляет список всех столбцов.

Мы взяли текстовый файл с именем python.txt, в котором есть разделитель по умолчанию(,) со следующими данными:

В приведенном выше коде мы открыли python.csv с помощью функции open(). Мы использовали функцию csv.reader() для чтения файла, который возвращает итеративный объект чтения. Объект чтения состоял из данных, и мы повторили цикл, используя цикл for, чтобы распечатать содержимое каждой строки.

Чтение CSV в словаре

Мы также можем использовать функцию DictReader() для чтения файла CSV непосредственно в словаре, а не для работы со списком отдельных строковых элементов.

Чтение с помощью Pandas

Pandas определяется как библиотека с открытым исходным кодом, которая построена на основе библиотеки NumPy. Он обеспечивает быстрый анализ, очистку данных и подготовку данных для пользователя.

Чтение файла csv в pandas DataFrame выполняется быстро и просто. Нам не нужно писать достаточно строк кода, чтобы открывать, анализировать и читать файл csv в pandas, и он хранит данные в DataFrame.

Здесь мы берем для чтения немного более сложный файл под названием hrdata.csv, который содержит данные сотрудников компании.

В приведенном выше коде трех строк достаточно для чтения файла, и только одна из них выполняет фактическую работу, то есть pandas.read_csv()

Запись файлов CSV

Мы также можем не только читать, но и писать любые новые и существующие файлы CSV. Запись файлов на Python осуществляется с помощью модуля csv.writer(). Он похож на модуль csv.reader() и также имеет два метода, то есть функцию записи или класс Dict Writer.

Он представляет две функции: writerow() и writerows(). Функция writerow() записывает только одну строку, а функция writerows() записывает более одной строки.

Диалекты

Они определяются как конструкция, которая позволяет создавать, хранить и повторно использовать различные параметры форматирования. Диалект поддерживает несколько атрибутов; наиболее часто используются:

Запишем следующие данные в файл CSV.

Он возвращает файл с именем Python.csv, который содержит следующие данные:

Запись CSV в словарь

Мы также можем использовать класс DictWriter для записи файла CSV непосредственно в словарь.

Чтение файлов CSV

Вот здесь мы остановимся. В первую очередь, нам нужно импортировать модуль csv. После этого, нам нужно создать очень простую функцию, под названием csv_reader, которая получает доступ к объекту файла. Внутри функции, мы передаем файл функции csv.reader, которая возвращает объект-считыватель. Объект-считыватель позволяет выполнить итерацию также, как это делает обычный объект file.

Это позволяет выполнять итерацию над каждым рядом в объекте-считывателе и отобразить строку данных, но без запятых. Это работает по той причине, что каждый ряд является списком, и мы можем объединить все элементы в списке вместе, создав одну большую строку. А теперь мы создадим наш собственный файл CSV и загрузим его в класс DictReader. Вот очень простой пример:

Tyrese,Hirthe,1404 Turner Ville,Strackeport,NY,19106-8813 Jules,Dicki,2410 Estella Cape Suite 061,Lake Nickolasville,ME,00621-7435 Dedric,Medhurst,6912 Dayna Shoal,Stiedemannberg,SC,43259-2273

Давайте сохраним это в файле, под названием data.csv . Теперь мы готовы проанализировать файл при помощи класса DictReader. Давайте попробуем:

В данном примере мы открыли файл и привязали объект файла к нашей функции таким же образом, каким мы делали это раньше. Функция привязывает наш объект к нашему классу DictReader. Мы указываем классу DictReader, что разделителем является запятая. Не то, что бы это было необходимо в нашем коде, так как он работает и без этого аргумента. Тем не менее, это хорошая идея, так как это позволяет пролить свет на то, что именно происходит внутри кода. Далее, мы применяем цикл над объектом-считывателем, и обнаруживаем, что каждая строка в нем – это словарь. Это упрощает печать отдельных фрагментов линии. Теперь мы готовы научиться писать файл csv на диск.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Пишем CSV файл

Модуль csv также имеет два метода, которые вы можете применять для написания файла CSV. Вы можете использовать функцию writer, или класс DictWriter. Мы рассмотрим оба метода. Начнем с функции writer. Давайте взглянем на простой пример:

Функция csv_writer открывает путь, по которому мы проходим, и создает объект записи csv. После этого мы используем цикл в нашем вложенном списке, и записываем каждую строку на наш диск. Обратите внимание на то, что мы указали на то, какой именно символ является разделителем, когда создавали объект записи. Если вы хотите, чтобы разделителем была не запятая, а любой другой символ – это именно та самая часть, в которой вы можете это указать.

Теперь мы готовы к тому, чтобы научиться писать файлы CSV при помощи класса DictWriter. Мы используем аргумент data из предыдущего примера, и превратим его в список словарей, которые мы можем загрузить в наш DictWriter. Давайте взглянем:

writer = csv . DictWriter ( out_file , delimiter = ',' , fieldnames = fieldnames )

Начнем со второй части. Как вы видите, мы начали со структуры вложенного списка, который у нас был ранее. Теперь мы создаем пустой список и список, который содержит имена полей, который будет первым списком во вложенном списке. Помните, списки начинаются с нуля, так что первый элемент в нем начинается с нуля. Далее мы используем цикл во вложенном списке, начиная со второго элемента:

Внутри цикла for мы используем встроенные инструменты Python, чтобы создать словарь. Метод zip будет использовать два итератора (списка, в нашем случае), и превратит их в список кортежей. Давайте взглянем на пример:

[ ( 'first_name' , 'Dedric' ) , ( 'last_name' , 'Medhurst' ) , ( 'city' , 'Stiedemannberg' ) ]

Теперь, когда вы оборачиваете этот вызов в dict, этот список кортежей превращается в словарь. И наконец, мы добавляем словарь в список. Когда for завершит работу, вы получите структуру данных, которая будет выглядеть так:

В конце второй сессии, мы вызываем нашу функцию csv_dict_writer и передаем ей все необходимые аргументы. Внутри функции мы создаем экземпляр DictWriter и передаем ей объекту файла, значение разделителя и наш список наименований полей. Далее, мы записываем наименования полей на наш диск, зацикливаем данные по одной строке за раз, и записываем данные на диск. Класс DictWriter также поддерживает метод writerows, который мы можем использовать вместо цикла. Функция csv.writer также может делать это. Вы, может быть, заинтересованы в том, что бы научиться создавать диалекты при помощи модуля csv. Это позволит вам указывать модулю csv, как именно читать или писать файл в очень простой форме. Если вам это нужно, так файл вашего клиента непонятно как отформатирован – вы найдете эту часть функционала просто незаменимой.

Подведем итоги

Теперь вы знаете, как использовать метод csv, а также научились читать и писать файлы в формате CSV. Существует великое множество сайтов, которые размещают свою информацию в этом формате, также он часто используется в сфере бизнеса.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

Значение, разделенное запятыми, или CSV, представляет собой нестандартный формат файла данных с открытым текстом, используемый для хранения и обмена информацией в виде таблиц или электронных таблиц.

Хотя в файлах CSV отсутствует какая-либо информация о форматировании, их текстовая природа упрощает их интерпретацию любой программой.

Что делает CSV такими полезными, так это то, что они предоставляют практический способ обмена информацией между базами данных, приложениями для работы с электронными таблицами и другими программами.

Вы можете открыть файл CSV в Google Таблицах независимо от того, какая программа создала файл.

В этом руководстве рассматриваются два способа импорта и открытия файла CSV в Google Таблицах .

Импорт и открытие файла CSV в Google Таблицах

В любое время вы можете загрузить и открыть файл CSV, хранящийся на вашем устройстве, в приложении Google Таблицы.

Вы не можете напрямую импортировать CSV-файл из URL-адреса, вам необходимо загрузить его на свое устройство и загрузить, чтобы процесс заработал.

Следующие шаги показывают, как импортировать файл CSV в Google Таблицы:

Откройте любой существующий файл Google Таблиц или создайте новую электронную таблицу.
Выберите «Файл» в меню заголовка и выберите опцию «Открыть».
В недавно открывшемся меню «Открыть файл» выберите вкладку «Загрузить» и нажмите «Выбрать файл на своем устройстве». Обратите внимание, что вы также можете перетащить файл CSV в область окна и пропустить следующий шаг на устройствах Windows / Mac.
Найдите и выберите файл CSV с помощью интерфейса файлового браузера вашего устройства. В примере показано открытие файла myCSV.csv из папки «Загрузки» на устройстве с Windows 10.
Google Таблицы создаст и запустит новую книгу, названную в честь файла CSV.

Теперь вы можете работать с CSV-файлом, как если бы это была родная книга Google Таблиц. Поскольку CSV не содержит никакой информации о форматировании, вам может потребоваться немного времени на очистку электронной таблицы.

В следующем примере показаны те же данные с измененным размером столбцов, удаленной ненужной информацией и отформатированной строкой заголовка.

Добавление CSV на Google Диск и открытие его в Google Таблицах

Вы также можете загружать файлы CSV на свой Google Диск и открывать их в Google Таблицах. Следующие шаги показывают, как загрузить файл CSV на Google Диск и открыть его в Таблицах.

Советы по импорту неправильно отформатированного или импортированного CSV

Термин «значения, разделенные символами» также часто используется с CSV, потому что некоторые CSV используют что-то отличное от запятой для обозначенного разделения ячеек.

В Google Таблицах есть встроенный инструмент разделения данных, который можно использовать для устранения проблем с CSV.

Обратите внимание, что открытие файла CSV в программе текстового редактора и попытка скопировать / вставить его в Google Таблицы отформатируют все в один столбец.

Этот инструмент работает таким же образом с любым символом-разделителем, включая запятую.

В этом примере используется та же информация CSV, что и в предыдущих примерах, но запятые заменены точками с запятой.

Следующие шаги демонстрируют, как разделить неправильно отформатированный или импортированный CSV:

Выделите и скопируйте (Ctrl + C для ПК, CMD + C для Mac) информацию CSV из текстового редактора, веб-страницы или другого источника данных. В примере показан файл CSV, открытый в Google Chrome.
Откройте файл Google Таблиц и вставьте (Ctrl + V для ПК, CMD + V для Mac) данные в первую открытую ячейку. Данные будут поступать через разрывы строк для строк, но вся информация будет в одном столбце.
Выделите импортированные данные CSV в электронной таблице.
Откройте раскрывающееся меню «Данные» в заголовке и выберите «Разбить текст на столбцы».
Щелкните всплывающее окно «Разделитель:».
Для этого урока выберите опцию «Пользовательский» в данных (вы можете выбрать «Точка с запятой» или «Автоматическое определение» для этого конкретного варианта использования, и это сработает).
Введите значение настраиваемого разделителя в поле «Пользовательский», чтобы разделить ячейки. В этом примере мы используем точку с запятой, но вы можете ввести запятую или любое другое значение для адаптации к форматированию данных CSV.
В электронной таблице теперь будут отображаться данные CSV с правильно разделенными ячейками.

В этом руководстве описаны два основных способа импорта файла CSV в Google Таблицы и способы обхода ошибок и ограничений импорта.

Эта версия Service Manager достигла конца поддержки, рекомендуется выполнить обновление до Service Manager 2019.

В этой артилце содержатся общие сведения и процедуры для импорта данных и элементов конфигурации в Service Manager с помощью файлов с разделителями-запятыми (CSV).

Импорт данных из файлов с разделителями-запятыми

Элементы конфигурации, содержащиеся в файле значений с разделителями-запятыми (.csv), могут быть импортированы в базу данных Service Manager с помощью функции импорта из CSV-файла. Эта функция позволяет выполнять массовый импорт экземпляров любого типа класса или проекции, определенного в базе данных Service Manager. Эта функция может использоваться для следующих операций.

Создание экземпляров элемента конфигурации или рабочего элемента из данных, хранящихся в табличном формате.

Массовое изменение существующих экземпляров базы данных.

Заполнение Service Manager базы данных с помощью данных, экспортированных из внешней базы данных.

Сокращение объема данных, вводимых в формы при одновременном создании большого количества экземпляров класса.

Импорт множества сложных элементов (например, 5 000 проекций компьютеров) может занять час или более. В течение этого времени Service Manager продолжит функционировать.

Для импорта набора экземпляров с помощью функции «Импорт из CSV-файла» требуются два файла.

Файл данных, состоящий из последовательности экземпляров объектов, разделенных запятыми. Файл данных должен иметь расширение CSV.

Файл форматирования, который указывает тип класса или тип проекции для экземпляров, присутствующих в файле данных. Каждый экземпляр в файле данных относится к этому виду. В файле форматирования также указывается (1) подмножество свойств, а для проекций указываются компоненты. Они импортируются для указанного типа. Кроме того, указывается (2) порядок, в котором эти свойства следуют в виде столбцов в связанном в файле данных. Файл форматирования должен иметь расширение XML, а его имя должно совпадать с именем CSV-файла, который описывает файл форматирования.

Создание файла данных

Например, вы получаете электронную таблицу, содержащую сведения о компьютерах, которые необходимо импортировать в базу данных Service Manager. Далее представлен образец первых 10 компьютеров в таблице.

Имя компьютера	IP-адрес	Имя домена
WG-Det-1	172.30.14.21	DETROIT
WG-Det-2	172.30.14.22	DETROIT
WG-Det-3	172.30.14.23	DETROIT
WG-Dal-1	172.30.14.24	DALLAS
WG-Dal-2	172.30.14.25	DALLAS
WG-Chi-1	172.30.14.26	CHICAGO
WG-Chi-2	172.30.14.27	CHICAGO
WG-Chi-3	172.30.14.28	CHICAGO
WG-Chi-4	172.30.14.29	CHICAGO
WG-Chi-5	172.30.14.30	CHICAGO

Первым шагом является преобразование данных из таблицы в формат CSV-файла. В CSV-файле предполагается, что первая строка содержит данные, а не заголовок. Поэтому из электронной таблицы удаляется строка заголовка, а результаты сохраняются в файл newcomputers.csv , как показано в следующем примере.

Создание файла форматирования

Теперь создается файл форматирования, предназначенный для импорта строк, содержащихся в файле newcomputers.csv . Первым шагом является определение типа класса или типа проекции, который должен использоваться для экземпляров в CSV-файле. Дополнительные сведения о типе класса и типе проекции см. в записи блога Using the CSV import feature (Использование функции импорта из CSV-файла) . Также загрузите файл CSVImport.docx.

столбец	свойство;
Столбец 1	Имя участника
Столбец 2	IPAddress
Столбец 3	DomainDnsName

С помощью этих свойств создается следующий файл форматирования. Свойств указываются в порядке следования в CSV-файле. Этот файл нужно сохранить с расширением XML, а имя его должно совпадать с именем CSV-файла.

Сохраните этот файл с именем newcomputers.xml.

Импорт элементов конфигурации из CSV-файла

Перед импортом данных из файла с разделителями-запятыми (CSV) необходимо создать два файла: файл данных и файл форматирования. Для импорта файла Newcomputers.csv с использованием файла формата Newcomputers.xml можно использовать следующую процедуру.

Импорт элементов конфигурации из CSV-файла

В консоли Service Manager щелкните элемент Администрирование.

В области Администрирование разверните узел Администрированиеи выберите пункт Соединители.

В области Задачи выберите команду Импортировать из CSV-файла.

В диалоговом окне Импорт экземпляров из CSV-файла выполните следующие действия.

В диалоговом окне Импорт экземпляров из CSV-файла нажмите кнопку Импорт.

В диалоговом окне Импорт экземпляров из CSV-файла убедитесь, что числа рядом с полями Сохранено элементов, Экземпляров, созданных в памятии Экземпляров, зафиксированных в базе данных совпадает с числом строк в файле данных, и нажмите кнопку Закрыть.

для выполнения этой задачи можно использовать команду Windows PowerShell. Сведения об импорте элементов конфигурации из CSV-файла с помощью Windows PowerShell см. в разделе Import-SCSMInstance.

Проверка импорта элементов конфигурации из CSV-файла

В консоли Service Manager щелкните Элементы конфигурации.

В области Элементы конфигурации разверните узлы Элементы конфигурациии Компьютеры, а затем выберите пункт Все компьютеры Windows.

Убедитесь, что в области Все компьютеры Windows перечислены компьютеры из CSV-файла.

Читайте также: