Python Academy · Les

Werken met CSV-bestanden

Leer gestructureerde gegevens lezen en schrijven met CSV-bestanden

Les 2 van 311 stappen

Werken met CSV-bestanden is een gratis Python Academy-les op CoddyKit. Dit is les 2 van 3. Je kunt de volledige les hieronder gratis lezen en daarna in de browser praktisch oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is. Deze les maakt deel uit van het leertraject Python Academy. Je voortgang wordt gesynchroniseerd op het web en in de CoddyKit-app. De cursus Python Academy bevat in totaal 3 lessen.

Inleiding tot werken met CSV-bestanden

CSV-bestanden (door komma's gescheiden waarden) zijn een veelgebruikt formaat voor het opslaan van gegevens in tabelvorm. Python biedt de module csv om CSV-bestanden efficiënt te lezen, te schrijven en te bewerken.

In deze les leer je hoe je CSV-bestanden verwerkt met de ingebouwde module csv van Python.

Werken met CSV-bestanden — illustratie 1

Wat zijn CSV-bestanden?

CSV-bestanden zijn tekstbestanden waarin een scheidingsteken (meestal een komma) wordt gebruikt om waarden van elkaar te scheiden. Elke regel vertegenwoordigt een rij en elke waarde in de regel vertegenwoordigt een kolom.

CSV-bestanden lezen

Gebruik de functie csv.reader om een CSV-bestand te lezen. Deze functie leest elke regel als een lijst met waarden:

# 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

CSV-bestanden schrijven

Gebruik de functie csv.writer om naar een CSV-bestand te schrijven. Met deze functie kun je rijen naar een CSV-bestand schrijven:

# 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"])

CSV-bestanden met kolomkoppen lezen

Gebruik csv.DictReader om CSV-bestanden in woordenboeken te lezen, waarbij de sleutels de kolomkoppen zijn:

# 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

CSV-bestanden met kolomkoppen schrijven

Gebruik csv.DictWriter om woordenboeken met kolomkoppen naar CSV-bestanden te schrijven:

# 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"})

Aangepaste scheidingstekens in CSV-bestanden

Je kunt een aangepast scheidingsteken opgeven bij het lezen of schrijven van CSV-bestanden. Bestanden waarin waarden bijvoorbeeld door tabs worden gescheiden, gebruiken een tab (\t) als scheidingsteken:

# 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

Grote CSV-bestanden verwerken

Gebruik voor grote CSV-bestanden een lus om rijen stapsgewijs te verwerken, zodat je niet het hele bestand in het geheugen hoeft te laden:

# 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)

Veelgemaakte fouten bij CSV-bestanden

Dit zijn enkele fouten die je moet vermijden:

  • Vergeten newline="" te gebruiken bij het schrijven van CSV-bestanden in Windows.
  • Onjuiste scheidingstekens gebruiken voor niet-standaard CSV-bestanden.
  • Ontbrekende of onjuist opgemaakte gegevens in het bestand niet afhandelen.

Wat hebben we geleerd?

In deze les heb je het volgende geleerd:

  • Hoe je CSV-bestanden leest en schrijft met de module csv van Python.
  • Hoe je met CSV-bestanden met kolomkoppen werkt met DictReader en DictWriter.
  • Hoe je grote CSV-bestanden efficiënt verwerkt.

Goed gedaan! Laten we doorgaan naar het volgende onderwerp.

Werken met CSV-bestanden — illustratie 11
Gratis beginnen

Leer Python met een AI-tutor — gratis

Schrijf echte code en voer die uit in je browser, krijg direct hulp van een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is en ga verder waar je gebleven bent op het web of in de app.

Cursussen
76
Lessen
320

Veelgestelde vragen

Is de les “Werken met CSV-bestanden” gratis?

Ja — de volledige tekst van “Werken met CSV-bestanden” kun je hier gratis op het web lezen. Als je interactief wilt oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is, en de rest van de cursus Python Academy wilt ontgrendelen, kun je upgraden naar CoddyKit PRO. De cursus Python Academy bevat in totaal 3 lessen.

Wat leer ik in “Werken met CSV-bestanden”?

Leer gestructureerde gegevens lezen en schrijven met CSV-bestanden Je oefent met Python Academy door code rechtstreeks in de browser uit te voeren. Een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is beantwoordt je vragen terwijl je de les doorwerkt.

Heb ik ervaring nodig om met Python Academy te beginnen?

Ervaring vooraf is niet nodig. Python Academy op CoddyKit is opgebouwd voor beginners tot gevorderden, zodat je hier of bij het begin kunt starten en in je eigen tempo kunt leren. Dit is les 2 van 3.

Hoe lang duurt de les “Werken met CSV-bestanden”?

De meeste lessen van CoddyKit duren ongeveer 5–10 minuten. Elke les is kort en interactief, zodat je gestaag vooruitgaat en op het web en in de app precies verdergaat waar je was gebleven.

Kan ik code schrijven en uitvoeren in deze les over Python Academy?

Ja. Elke les over Python Academy bevat een ingebouwde code-editor, zodat je rechtstreeks in je browser echte code kunt schrijven en uitvoeren en direct feedback van AI krijgt — lokale installatie is niet nodig.

Alle lessen in deze cursus

  1. Bestanden lezen en schrijven
  2. Werken met CSV-bestanden
  3. Uitzonderingen afhandelen bij bestands-I/O
← Terug naar Python Academy