Introduction à l’utilisation des fichiers CSV

Les fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) sont un format courant pour stocker des données tabulaires. Python fournit le module csv pour lire, écrire et manipuler efficacement les fichiers CSV.

Dans cette leçon, vous apprendrez à gérer des fichiers CSV à l’aide du module intégré csv de Python.

Que sont les fichiers CSV ?

Les fichiers CSV sont des fichiers texte qui utilisent un séparateur (généralement une virgule) pour séparer les valeurs. Chaque ligne correspond à un enregistrement, et chaque valeur de la ligne représente une colonne.

Lire des fichiers CSV

Pour lire un fichier CSV, utilisez la fonction csv.reader. Cette fonction lit chaque ligne sous forme de liste de valeurs :

# Reading a CSV file
import csv

with open("data.csv", "r") as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # Each row is a list of values

Écrire dans des fichiers CSV

Pour écrire dans un fichier CSV, utilisez la fonction csv.writer. Cette fonction vous permet d’écrire des lignes dans un fichier CSV :

# Writing to a CSV file
import csv

with open("output.csv", "w", newline="") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["Name", "Age", "City"])
    writer.writerow(["Alice", 30, "New York"])
    writer.writerow(["Bob", 25, "London"])

Lire des fichiers CSV avec des en-têtes

Utilisez csv.DictReader pour lire des fichiers CSV sous forme de dictionnaires, dont les clés correspondent aux en-têtes des colonnes :

# Reading a CSV file with headers
import csv

with open("data.csv", "r") as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row)  # Each row is a dictionary with column headers as keys

Écrire des fichiers CSV avec des en-têtes

Utilisez csv.DictWriter pour écrire des dictionnaires dans des fichiers CSV avec des en-têtes :

# Writing a CSV file with headers
import csv

with open("output.csv", "w", newline="") as file:
    fieldnames = ["Name", "Age", "City"]
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()  # Write the header row
    writer.writerow({"Name": "Alice", "Age": 30, "City": "New York"})
    writer.writerow({"Name": "Bob", "Age": 25, "City": "London"})

Séparateurs personnalisés dans les fichiers CSV

Vous pouvez définir un séparateur personnalisé lors de la lecture ou de l’écriture de fichiers CSV. Par exemple, les fichiers séparés par des tabulations utilisent une tabulation (\t) comme séparateur :

# Using a custom delimiter
import csv

with open("data.tsv", "r") as file:
    reader = csv.reader(file, delimiter="\t")
    for row in reader:
        print(row)  # Each row is split by tab

Gérer les fichiers CSV volumineux

Pour les fichiers CSV volumineux, utilisez une boucle afin de traiter progressivement les lignes et d’éviter de charger l’intégralité du fichier en mémoire :

# Reading a large CSV file efficiently
import csv

with open("large_data.csv", "r") as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        # Process each row
        print(row)

Erreurs courantes liées aux fichiers CSV

Voici quelques erreurs à éviter :

• Oublier d’utiliser newline="" lors de l’écriture de fichiers CSV sous Windows.
• Utiliser des séparateurs incorrects pour les fichiers CSV non standard.
• Ne pas gérer les données manquantes ou mal formées dans le fichier.

Qu’avons-nous appris ?

Dans cette leçon, vous avez appris :

• À lire et à écrire des fichiers CSV à l’aide du module csv de Python.
• À travailler avec des fichiers CSV comportant des en-têtes à l’aide de DictReader et DictWriter.
• À gérer efficacement les fichiers CSV volumineux.

Excellent travail ! Passons au sujet suivant.