Как импортировать csv файл в pycharm

Обновлено: 29.06.2024

Я обновил пакет pip до версии 9.0.1, но по-прежнему ничего.

Когда я запускаю следующий код:

Я получаю эту ошибку:

csv_f = csv.reader(f) AttributeError: модуль 'csv' не имеет атрибута 'reader'

Я думал, это потому, что я не мог установить "csv package"

а еще я попробовал бежать:

и результат печати таков:

[' doc ', ' loader ', ' name ', ' package ', ' path ', ' spec ']

Много методов, в том числе csv.reader не хватает

Я пытаюсь установить пакет XGBoost для моего проекта PyCharm на Windows. Хотя я нашел пакет XGBoost в меню Project Interpreter-Install ( + ) - Available Packages, во время установки произошла следующая ошибка: Сбор xgboost с помощью кэшированного xgboost-0.6a2.tar.gz Нет файлов / каталогов в.

Вы не можете pip install csv , потому что модуль csv включен в установку Python.

Вы можете напрямую использовать :

в вашей программе

'csv'-это встроенный пакет. Так что вам не придется устанавливать его снова в Pycharm.
При попытке импортировать csv убедитесь, что у вас нет файла ( созданного вами ) с именем " csv.py " в папке проекта(или в папках с переменными пути Python), из-за этого вы фактически не импортируете пакет 'csv'.

Проблема в том, что в вашем каталоге есть еще один файл с именем csv.py . И в этом файле у вас нет функции reader .

Измените его имя на my_csv.py

для python 3 вы должны выполнить эту команду:

Вы должны перейти к Terminal в PyCharm и ввести:

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.

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:

Передача информации для обработки в прикладных программах, а также представление конечных результатов их работы возможны не только с использованием клавиатуры и консоли. В большинстве случаев для решения подобных задач организуется обмен информацией с помощью текстовых файлов. Этот способ в настоящее время является самым распространенным способом обмена информацией как между программами, так и между программой и пользователем. Одним из популярных в настоящее время форматов, использующихся для представления табличных данных, является формат CSV.

Отметим, что для того, чтобы использовать CSV при написании своих программ на языке Python, вам не нужно писать свой собственный синтаксический анализатор (парсер). И хотя существует немало хороших библиотек, которые вы можете использовать для работы с CSV, возможностей предоставляемых стандартной библиотекой Python, а точнее модулем csv из ее состава, достаточно для решения большинства возникающих задач. Если же вам необходимо обработать большое количество данных в формате CSV, например осуществить их статистический анализ, то в составе библиотеки pandas также реализованы удобные методы для чтения и записи файлов в этом формате.

Из этой статьи вы узнаете как читать и записывать файлы в формате CSV, а также организовывать обработку полученных данных с помощью средств языка Python. Мы рассмотрим основы работы модуля csv, а затем ознакомимся с работой парсера данных в формате CSV, входящего в состав библиотеки pandas.

Что такое файл в формате CSV

Обратите внимание, что отдельные значения разделяются с помощью запятых. При этом столбцы данных идентифицируется путем перечисления их имен в первой строке файла. Каждая последующая строка после строки с именами содержит непосредственно данные и ограничена только размерами файла. Разделяющий значения символ называют разделителем и, конечно же, символ , (запятая) не является единственным, который может использоваться для этих целей. Другие популярные символы, использующиеся в качестве разделителя: символ табуляции ( \t ), двоеточие ( : ) и точка с запятой ( ; ). Отметим, что для корректного синтаксического анализа (парсинга) файла CSV требуется знание вида разделителя, использующегося в этом файле.

Как появились CSV файлы?

Файлы CSV создаются программами, которые обрабатывают большие объемы табличных данных. Файлы CSV представляют удобный способ для экспорта данных из электронных таблиц и баз данных, с последующим использованием в других программах. Например, вы можете экспортировать результаты работы программы статистического анализа данных в файл CSV, а затем импортировать их в структуру специального вида для дальнейшего анализа, построения графиков для презентации или подготовки отчета для публикации.

Файлы CSV очень просты и удобны для работы с прикладным программным обеспечением. Любой язык, поддерживающий ввод текстовых файлов и обработку строк (например, Python), может напрямую работать с файлами CSV.

Разбор (парсинг) CSV-файлов с помощью встроенной в Python библиотекой для обработки CSV данных

Модуль csv обеспечивает стандартный функционал для чтения и записи данных в файлы CSV. Разработанный для работы с CSV файлами созданными в Excel, он легко настраивается для работы с любыми разновидностями этого формата. csv содержит объекты и методы для чтения файлов CSV, обработки данных в этом формате, а также записи данных в файл CSV.

Чтение CSV файлов с помощью библиотеки csv

Чтение данных из файла CSV выполняется с использованием объекта reader . Файл CSV открывается как обычный текстовый файл стандартной функцией Python open() , которая возвращает объект типа файл. Затем ссылка на этот объект передается объекту reader .

Рассмотрим для примера файл employee_birthday.txt содержащий данные:

С помощью следующего кода откроем его для чтения, прочитаем и обработаем содержимое файла:

Результат его выполнения будет следующим:

Каждая строка, возвращаемая объектом reader , представляет собой список значений типа String , содержащих данные с удаленными разделителями. Кроме того первая строка возвращает имена столбцов, которые должны быть обработаны другим способом.

Чтение CSV файлов в словарь с помощью библиотеки csv

Вместо того, чтобы иметь дело со списком значений типа String , вы можете считывать данные непосредственно в словарь (технически в объект класса Ordered Dictionary).

Например, наш файл employee_birthday.txt имеет следующий вид:

Приведенный ниже код преобразует прочитанные данные в словарь:

Это приведет к тому же результату, что был получен ранее:

Откуда взялись значения ключей для словаря? Изначально предполагается, что первая строка файла CSV содержит ключи для создания словаря. Если их нет в вашем файле CSV, вы должны определить имена для ключей, передав их через необязательный именованный параметр fieldnames в виде списка значений имен.

Необязательные параметры объекта reader библиотеки csv

Объект reader может обрабатывать файлы CSV с различными стилями форматирования, указывая значения необязательных параметров, некоторые из которых представлены ниже, а с остальными вы можете ознакомиться в документации перейдя по ссылке:

Применение этих параметров требует дополнительного пояснения. Предположим, вы работаете с файлом employee_addresses.txt следующего содержания:

Этот CSV файл содержит три столбца данных: имя name , адрес address и дата добавления date joined , разделенных запятыми. Проблема в том, что данные в полях столбца адрес address тоже содержат запятую для того чтобы выделить номер почтового индекса.

Использовать другой разделитель. Таким образом, запятая может безопасно использоваться в самих данных. Вы используете необязательный именованный параметр delimiter , чтобы указать новый вид разделителя.
Обернуть поля данных в кавычки. Специальный вид выбранного вами разделителя игнорируется в строках, обернутых в двойные кавычки. Поэтому вы можете указать вид символа, используемый для обертывания значений полей данных через необязательный параметр quotechar . Пока этот символ отсутствует в значениях полей данных, все будет работать корректно.
Экранирование символа разделителя delimiter в данных поля. Экранирующие символы работают так же, как в форматированных строках, не допуская интерпретацию символа, который экранируется (в данном случае символа разделителя delimiter ). Если вы используете экранирующие символы, вид его необходимо указать с помощью необязательного именованного параметра escapechar .

Запись CSV файлов с помощью библиотеки csv

Запись данных в файл CSV производится с использованием объекта writer и его метода write_row() :

Записанный нами файл будет иметь следующее содержимое:

Использование необязательного именованного параметра quotechar предписывает объекту writer , использовать указанный вид символа для обертывания значений полей данных при записи (например, обернуть значения полей данных в двойные кавычки). Однако, используется ли обертывание или нет, определяется наличием необязательного параметра quoting :

Если значение параметра quoting задано как csv.QUOTE_MINIMAL , то метод .writerow() при записи будет оборачивать значения полей данных (например, в двойные кавычки) только в том случае, если в содержимом поля данных присутствуют символы delimiter или quotechar . Это поведение метода .writerow() задано по умолчанию.
Если значение параметра quoting задано как csv.QUOTE_ALL , то метод .writerow() будет оборачивать все поля данных, вне зависимости от их содержимого.
Если значение параметра quoting задано как csv.QUOTE_NONNUMERIC , то метод .writerow() будет обертывать значения полей данных, содержащих текстовые данные, а поля содержащие численные данные в данные с типом float .
Если значение параметра quoting задано как csv.QUOTE_NONE , то вместо обертывания полей данных метод .writerow() будет экранировать символы разделителя, присутствующие в содержимом полей. В этом случае вы обязательно должны указать значение для необязательного параметра escapechar .

Запись файла CSV из словаря с помощью библиотеки csv

Поскольку вы можете читать данные из файла CSV непосредственно в словарь, то соответственно, вы также сможете легко записать их из словаря в файл:

Для записи данных в формате CSV из словаря в файл, в отличие от DictReader , объекту DictWriter требуется задать значение для параметра fieldnames . Без списка имен столбцов fieldnames DictWriter не может понять, какие ключи использовать для извлечения соответствующих значений из вашего словаря. Далее он использует имена ключей для записи первой строки в качестве имен столбцов данных.

Приведенный выше код генерирует файл следующего содержания:

Синтаксический анализ (парсинг) CSV файлов с помощью библиотеки pandas

Конечно же модуль из стандартной библиотеки Python csv не единственный в своем роде. Чтение CSV файлов также возможно с использованием библиотеки pandas. Но применять её рекомендуется если у вас есть большое количество данных для последующей обработки и анализа средствами этой же библиотеки.

Установка pandas и его зависимостей в Anaconda выполняется легко:

Тоже с использованием другого установщика пакетов Python pip/pipenv:

В этой статье не рассматриваются особенности работы pandas. Для углубленного изучения вопросов использования pandas для чтения и анализа больших наборов данных ознакомьтесь в превосходной статье Shantnu Tiwari О работе с большими файлами Excel в pandas.

Чтение файлов CSV с помощью pandas

Для демонстрации возможностей библиотеки pandas по чтению файлов в формате CSV, используем файл hrdata.csv . Он содержит информацию о сотрудниках компании и имеет следующую (более сложную чем рассмотренные ранее) структуру данных:

Чтение CSV файла с использованием библиотеки pandas, а точнее ее класса DataFrame , производится достаточно просто:

Это всего лишь три строки кода и только одна из них выполняет фактическую работу. Метод pandas.read_csv() открывает для чтения, анализирует, считает данные из файла CSV, а затем сохраняет их в специальную структуру данных, описываемых классом DataFrame . Вывод в консоли полученного результата покажет следующее:

Исходя из этого приведем несколько соображений:

Во-первых, pandas распознала, что первая строка файла CSV содержит имена столбцов и автоматически использовала их.
Также pandas самостоятельно назначила для отдельных строк данных в DataFrame целочисленные индексы, начинающиеся с нуля. Это потому, что мы не определили какими они должны быть и нужны ли они вообще.
Кроме того, если вы посмотрите на типы данных в наших столбцах, то вы увидите, что pandas правильно преобразовала значения столбцов Salary and Sick Days в числа, но значения в столбце Hire Date по-прежнему остались строкой String . Что легко проверить в консоли:

Последовательно рассмотрим способы решения описанных выше проблем.

Чтобы использовать один из столбцов структуры DataFrame в качестве индекса, необходимо задать значение для необязательного параметра index_col :

Теперь давайте переопределим поведение по умолчанию метода для значений поля Hire Date . В этом случае вы можете обязать pandas считывать значения этого поля как дату, используя необязательный параметр parse_dates , в который передается список имен list соответствующих столбцов:

Обратите внимание на отличие полученных результатов от полученных выше:

Теперь значение даты интерпретируется правильно, что легко проверяется в консоли:

Если ваши данные в файле CSV не имеют первой строки с именами столбцов, то вы можете использовать необязательный параметр names для определения своего списка list имен столбцов. Вы также можете использовать эту возможность, если хотите переопределить имена столбцов, указанных в первой строке файла. В этом случае вы должны указать методу pandas.read_csv() , чтобы тот игнорировал существующие имена столбцов, используя необязательный именованный параметр header=0 :

Обратите внимание, что поскольку имена столбцов изменены, данные в столбцах, измененных с помощью необязательных параметров index_col и parse_dates , также изменятся. Что приведет к следующему результату:

Запись CSV файлов с помощью pandas

Запись данных структуры DataFrame в файл CSV так же проста, как и его чтение. Давайте запишем данные с новыми именами столбцов в новый файл:

Единственное различие между этим кодом и приведенным выше для чтения данных из файла заключается в том, что вызов функции print(df) был заменен на метод df.to_csv() , которому передано имя нового файла. Полученный файл будет выглядеть следующим образом:

Выводы

Если вы поймете из этой статьи основы работы с CSV файлами, то сможете импортировать и экспортировать данные в этом формате для использования в своих программах. Большинство задач чтения, обработки и записи данных в формате CSV могут быть легко решены с использованием модуля стандартной библиотеки csv. Если у вас большой объем данных для чтения и последующей статистической обработки, то библиотека pandas обеспечит более удобную работу с данными в этом формате.

Читайте также: