Python CSV строка в массив

Question

Кто-нибудь знает простую библиотеку или функцию для анализа строки, закодированной в csv, и превращения ее в массив или словарь?

Не думаю, что мне нужен встроенный модуль csv , потому что во всех примерах, которые я видел, используются пути к файлам, а не строки.

Answer 1

Я бы использовал StringIO:

try:
    # for Python 2.x
    from StringIO import StringIO
except ImportError:
    # for Python 3.x
    from io import StringIO
import csv

scsv = """text,with,Polish,non-Latin,letters
1,2,3,4,5,6
a,b,c,d,e,f
gęś,zółty,wąż,idzie,wąską,dróżką,
"""

f = StringIO(scsv)
reader = csv.reader(f, delimiter=',')
for row in reader:
    print('\t'.join(row))

более простую версию с split() в новых строках:

reader = csv.reader(scsv.split('\n'), delimiter=',')
for row in reader:
    print('\t'.join(row))

Или вы можете просто split() эту строку в строки, используя \n в качестве разделителя, а затем split() каждую строку в значения, но таким образом вы должны знать о кавычках, поэтому использование модуля csv предпочтительнее.

Answer 2

Простой - модуль csv также работает со списками:

>>> a=["1,2,3","4,5,6"]  # or a = "1,2,3\n4,5,6".split('\n')
>>> import csv
>>> x = csv.reader(a)
>>> list(x)
[['1', '2', '3'], ['4', '5', '6']]

Answer 3

>>> a = "1,2"
>>> a
'1,2'
>>> b = a.split(",")
>>> b
['1', '2']

Для анализа файла CSV:

f = open(file.csv, "r")
lines = f.read().split("\n") # "\r\n" if needed

for line in lines:
    if line != "": # add other needed checks to skip titles
        cols = line.split(",")
        print cols

Answer 4

Официальный документ для csv.reader() https://docs.python.org/2/library/csv.html очень полезен, что говорит

объекты файла и объекты списка подходят

import csv

text = """1,2,3
a,b,c
d,e,f"""

lines = text.splitlines()
reader = csv.reader(lines, delimiter=',')
for row in reader:
    print('\t'.join(row))

Answer 5

Как уже отмечали другие, Python включает в себя модуль для чтения и записи файлов CSV.Это работает довольно хорошо, пока вводимые символы остаются в пределах ASCII.Если вы хотите обрабатывать другие кодировки, требуется больше работы.

Документация Python для модуля csv реализует расширение csv.reader, которое использует тот же интерфейс, но может обрабатывать другиекодировки и возвращает строки Unicode.Просто скопируйте и вставьте код из документации.После этого вы можете обработать CSV-файл следующим образом:

with open("some.csv", "rb") as csvFile: 
    for row in UnicodeReader(csvFile, encoding="iso-8859-15"):
        print row

Answer 6

Per документация:

И хотя модуль не поддерживает непосредственный анализ строк, это легко сделать:

import csv
for row in csv.reader(['one,two,three']):
    print row

Просто превратите вашу строку в список из одного элемента.

Импорт StringIO кажется мне несколько излишним, когда этот пример явно указан в документации.

Answer 7

https://docs.python.org/2/library/csv.html?highlight=csv#csv.reader

csvfile может быть любым объектом, который поддерживает протокол итератора и возвращает строку каждый раз, когда вызывается его метод next ()

Таким образом, aStringIO.StringIO(), str.splitlines() или даже генератор - все хорошо.

Answer 8

Используйте это для загрузки CSV в список

import csv

csvfile = open(myfile, 'r')
reader = csv.reader(csvfile, delimiter='\t')
my_list = list(reader)
print my_list
>>>[['1st_line', '0'],
    ['2nd_line', '0']]

Answer 9

Вот альтернативное решение:

>>> import pyexcel as pe
>>> text="""1,2,3
... a,b,c
... d,e,f"""
>>> s = pe.load_from_memory('csv', text)
>>> s
Sheet Name: csv
+---+---+---+
| 1 | 2 | 3 |
+---+---+---+
| a | b | c |
+---+---+---+
| d | e | f |
+---+---+---+
>>> s.to_array()
[[u'1', u'2', u'3'], [u'a', u'b', u'c'], [u'd', u'e', u'f']]

Вот документация

Answer 10

Panda - довольно мощная и умная библиотека для чтения CSV на Python

Простой пример, у меня есть файл example.zip с четырьмя файлами в нем.

EXAMPLE.zip
 -- example1.csv
 -- example1.txt
 -- example2.csv
 -- example2.txt

---

from zipfile import ZipFile
import pandas as pd


filepath = 'EXAMPLE.zip'
file_prefix = filepath[:-4].lower()

zipfile = ZipFile(filepath)
target_file = ''.join([file_prefix, '/', file_prefix, 1 , '.csv'])

df = pd.read_csv(zipfile.open(target_file))

print(df.head()) # print first five row of csv
print(df[COL_NAME]) # fetch the col_name data

Когда у вас есть данные, вы можете манипулировать ими со списком или другими форматами.