Python добавить в файл столбец
CSV (comma-separated value) - это формат представления табличных данных (например, это могут быть данные из таблицы или данные из БД).
В этом формате каждая строка файла - это строка таблицы. Несмотря на название формата, разделителем может быть не только запятая.
И хотя у форматов с другим разделителем может быть и собственное название, например, TSV (tab separated values), тем не менее, под форматом CSV понимают, как правило, любые разделители.
Пример файла в формате CSV (sw_data.csv):
В стандартной библиотеке Python есть модуль csv, который позволяет работать с файлами в CSV формате.
Чтение¶
Пример чтения файла в формате CSV (файл csv_read.py):
Вывод будет таким:
В первом списке находятся названия столбцов, а в остальных соответствующие значения.
Обратите внимание, что сам csv.reader возвращает итератор:
При необходимости его можно превратить в список таким образом:
Чаще всего заголовки столбцов удобней получить отдельным объектом. Это можно сделать таким образом (файл csv_read_headers.py):
Иногда в результате обработки гораздо удобней получить словари, в которых ключи - это названия столбцов, а значения - значения столбцов.
Для этого в модуле есть DictReader (файл csv_read_dict.py):
Вывод будет таким:
До Python 3.8 возвращался отдельный тип упорядоченные словари (OrderedDict).
Запись¶
Аналогичным образом с помощью модуля csv можно и записать файл в формате CSV (файл csv_write.py):
В примере выше строки из списка сначала записываются в файл, а затем содержимое файла выводится на стандартный поток вывода.
Вывод будет таким:
Обратите внимание на интересную особенность: строки в последнем столбце взяты в кавычки, а остальные значения - нет.
Так получилось из-за того, что во всех строках последнего столбца есть запятая. И кавычки указывают на то, что именно является целой строкой. Когда запятая находится в кавычках, модуль csv не воспринимает её как разделитель.
Иногда лучше, чтобы все строки были в кавычках. Конечно, в данном случае достаточно простой пример, но когда в строках больше значений, то кавычки позволяют указать, где начинается и заканчивается значение.
Модуль csv позволяет управлять этим. Для того, чтобы все строки записывались в CSV-файл с кавычками, надо изменить скрипт таким образом (файл csv_write_quoting.py):
Теперь вывод будет таким:
Теперь все значения с кавычками. И поскольку номер модели задан как строка в изначальном списке, тут он тоже в кавычках.
Кроме метода writerow, поддерживается метод writerows. Ему можно передать любой итерируемый объект.
Например, предыдущий пример можно записать таким образом (файл csv_writerows.py):
DictWriter¶
С помощью DictWriter можно записать словари в формат CSV.
В целом DictWriter работает так же, как writer, но так как словари не упорядочены, надо указывать явно в каком порядке будут идти столбцы в файле. Для этого используется параметр fieldnames (файл csv_write_dict.py):
Указание разделителя¶
Иногда в качестве разделителя используются другие значения. В таком случае должна быть возможность подсказать модулю, какой именно разделитель использовать.
Pandas — это библиотека для анализа и обработки данных, написанная на языке Python. Она предоставляет множество функций и способов для управления табличными данными. Основная структура данных Pandas — это датафрейм, который хранит информацию в табличной форме с помеченными строками и столбцами.
В контексте данных строки представляют собой утверждения, или точки данных. Столбцы отражают свойства, или атрибуты утверждений. Рассмотрим эту структуру на простом примере. Допустим, каждая строка — это дом. В таком случае, столбцы заключают в себе сведения об этом доме (его возрасте, количестве комнат, стоимости и т.д.).
Добавление или удаление столбцов — обычная операция при анализе данных. Ниже мы разберем 4 различных способа добавления новых столбцов в датафрейм Pandas.
Сначала создадим простой фрейм данных для использования в примерах:
Способ 1-й
Пожалуй, это самый распространенный путь создания нового столбца в Pandas:
Мы указываем имя столбца подобно тому, как выбираем столбец во фрейме данных. Затем этому столбцу присваиваются значения. Новый столбец добавляется последним (т. е. становится столбцом с самым высоким индексом).
Можно добавить сразу несколько столбцов. Их наименования перечисляются списком, а значения должны быть двумерными для совместимости с количеством строк и столбцов. Например, следующий код добавляет три столбца, заполненные случайными целыми числами от 0 до 10:
Давайте удалим эти три столбца, прежде чем перейти к следующему методу.
Способ 2-й
В первом способе мы добавляли новый столбец в конец. Pandas также позволяет добавлять столбцы по определенному индексу. Для настройки расположения нового столба воспользуемся функцией вставки (insert function). Давайте добавим один столбец рядом с А:
Для использования функции вставки необходимо 3 параметра: индекс, имя столбца и значение. Индексы столбцов начинаются с 0, поэтому мы устанавливаем параметр индекса 1, чтобы добавить новый столбец рядом со столбцом A. Мы можем указать постоянное значение, которое будет выставлено во всех строках.
Способ 3-й
Функция loc позволяет выбирать строки и столбцы, используя их метки. Таким же образом можно создать новый столбец:
Для выбора строк и столбцов мы указываем нужные метки. Если хотим выбрать все строки, ставим двоеточие. В части таблицы, где нужно проставить столбец, указываем метки столбцов, которые нам необходимо выбрать. Поскольку в датафрейме нет столбца E, Pandas создаст новый столбец.
Способ 4-й
Добавить столбцы можно также с помощью функции assign :
В функции assign необходимо прописать имя столбца и значения. Обратите внимание: мы получаем значения, используя другой столбец во фрейме данных. Предыдущие способы также допускают такую операцию.
Надо понимать, что между функциями assign и insert есть существенное различие.
Функция вставки ( insert ) работает на месте. Это означает, что изменение (добавление нового столбца) сохраняется во фрейме данных.
С функцией назначения ситуация немного иная. Он возвращает измененный фрейм данных, но не изменяет исходный. Чтобы использовать измененную версию (с новым столбцом), нам нужно явно назначить ее.
Заключение
Мы рассмотрели 4 различных способа добавления новых столбцов в фрейм данных Pandas. Это обычная операция при анализе и обработке данных.
Мне нравится пользоваться библиотекой Pandas, поскольку она предоставляет, как правило, несколько способов для выполнения одной задачи. По-моему, это говорит о гибкости и универсальности Pandas.
Написал следующий код, но он пропускает шапку и только числа выводит.
а нужно еще первую строку с заголовками исходными + новый добавить.
если некст убрать, тогда в шапке будет буквально: "количествоцена"
есть мысли, типа добавить проверку, если строка не конвертируется в число (так как текст), тогда ничего не делать, иначе - выполнить рассчет.
Но чувствую, что это костыль и решается это другим способом.
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь
Как добавить к таблице столбец с вычисляемым результатом?
Всем здравствуйте. Например, Columns(0) с именем BDate (дата) содержит Дату (это вводит.
Как добавить к DataGridView столбец с вычисляемым результатом?
Всем здравствуйте. Например, Columns(0) с именем BDate (дата) содержит Дату (это вводит.
Поменять местами столбец с наибольшим значением со столбцом с наименьшим значением
в массиве В(3,3) поменять местами столбец , содержащий наиб. значение со столбцом, содержащим наим.
Как прочитать один столбец из файла с расширением csv
Здравствуйте! Задача такая: есть столбец в файле csv, каждое слово нужно прочитать и сравнить со.
Решение
Если вы работаете с ЦСВ файлом, я бы посоветовала использовать Pandas. Data manipulation with Pandas is much more easy.
Спасибо. Действительно удобно
В процессе возник ряд ошибок.
Отправляю полную версию, с учетом, что файл на русском, а так же, что нужно указать разделители и что файл импортируется, а не предустановленные заголовки.
Вывод статистики и запросы по ней - как лучше: CSV, HTML или из БД ?
Здравствуйте, дорогие форумчане:handshake:. Поясните, пожалуйста, плюсы и минусы вывода.
Как лучше всего реализовать импорт CSV в базу данных с предпросмотром?
Я хочу сделать импортирование CSV в базу данных, структура у CSV будет обычная, по типу: фио(с.
Добавить за каждым числом с наибольшим значением число с минимальным значением и наоброт.
если кто-нибудь сможет помочь, то помогите. 1. Даны целые числа a1. an. Добавить за каждым.
Поменять столбец матрицы А с наибольшим значением со столбцом матрицы В с наименьшим значением
Даны две целочисленные матрицы A и B размером M на N, все элементы которых различны. Поменять.
Как заменить столбец матрицы нужным значением и обновленную матрицу вывести в новый компонент?
Как заменить столбец чисел одним значением ?( StringGrid) У меня дана матрица 3Х6, нужно заменить.
Программисты часто сталкиваются с задачей обработки больших объемов структурированных данных. Python имеет встроенную библиотеку CSV, с помощью которой программист может работать со специальными CSV файлами. Это своего рода электронные таблицы.
Что такое файлы CSV
Файл CSV – это особый вид файла, который позволяет структурировать большие объемы данных.
По сути, он является обычным текстовым файлом, однако каждый новый элемент отделен от предыдущего запятой или другим разделителем. Обычно каждая запись начинается с новой строки. Данные CSV можно легко экспортировать в электронные таблицы или базы данных. Программист может расширять CSV файл, добавляя новые строки.
Пример CSV файла, где в качестве разделителя используется запятая:
Как видно из примера, в первой строке обычно указывается, какая информация будет находиться в каждом столбце. Кроме того, после последнего элемента строки запятая не ставиться, интерпретатор определяет конец строки по символу переноса.Вместо запятой можно использовать любой другой разделитель, поэтому при чтении CSV файла нужно заранее знать, какой символ используется.
Важно помнить, что CSV – это обычный текстовый файл, который не поддерживает символы в кодировках, отличающихся от ASCII или Unicode.
Библиотека CSV
Эта основная библиотека для работы с CSV файлами в Python.
Библиотека csv является встроенной, поэтому её не нужно скачивать, достаточно использовать обычный импорт:
Чтение из файлов (парсинг)
Для того чтобы прочитать данные из файла, программист должен создать объект reader:
reader имеет метод __next__() , то есть является итерируемым объектом, поэтому чтение из файла происходит следующим образом:
Предположим, что у нас есть CSV файл, который содержит следующую информацию:
Тогда, если открыть этот файл в нашей программе, то будут получены следующие результаты:
Использование конструкции with…as позволяет программисту быть уверенным, что файл будет закрыт, даже если при выполнении кода произойдет какая-то ошибка.
Библиотека CSV позволяет работать с файлами, как со словарями, для этого нужно создать объект DictReader. Обращаться к элементам можно по имени столбцов, а не с помощью индексов. Для того, чтобы исходная программа делала аналогичный вывод, её следует изменить следующим образом:
Обращаться к элементам по названию столбца более удобно, кроме того, это упрощает понимание кода.Обратите внимание, что в цикл for при первой итерации будет записан в row не шапка таблицы, а первая её строка. Поэтому при выводе количества строк переменную count увеличили на 1.
Дополнительные параметры объекта DictReader
DictReader имеет параметры:
Например, если бы в classmates.csv не было бы первой строки с заголовками, то можно было бы его открыть следующим образом:
Также можно использовать метод __next__() для получения следующей строки. Этот метод делает объект reader итерируемым. То есть он вызывается при каждой итерации и возвращает следующую строку. Этот метод и используется при каждой итерации в цикле for для получения очередной строки.
Запись в файлы
Для записи информации в CSV файл необходимо создать объект writer:
Для записи в файл данных используется метод writerow(), который имеет следующий синтаксис:
Код программы для записи в CSV файл выглядит так:
Обратите внимание, что при записи использовался, lineterminator="\r" . Это разделитель между строками таблицы, по умолчанию он "\r\n" .После выполнения программы в файле CSV будет следующий текст:
В качестве параметра метод writerow() принимает список, элементы которого будут записаны в строку через символ-разделитель.
Запись в файл также может быть осуществлена с помощью объекта DictWriter. Важно помнить, что он требует явного указания параметра fieldnames. В качестве аргумента метода writerow используется словарь.
Код программы выглядит так:
Вывод в файл будет следующим:
Дополнительные параметры DictWriter
Объект writer также имеет атрибут dialect, который определяет, как будут форматироваться данные при записи в файл, про него будет описано ниже.
Кроме того, writer имеет методы:
writeheader был использован в предыдущем примере. Рассмотрим применение writerows :
Диалекты
Чтобы каждый раз не указывать формат входных и выходных данных, определенные параметры форматирования сгруппированы в диалекты (dialect). При создании объекта reader или writer программист может указать нужный ему диалект, кроме того, некоторые параметры диалекта можно переопределить вручную, также указав их при создании объекта.
Для создания диалекта используется команда:
Класс Dialect позволяет определить следующие атрибуты форматирования:
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.
Читайте также: