ПАРСИНГ PYTHON CSV

Парсинг CSV-файлов в Python является важной задачей для многих программистов и аналитиков. Существует несколько библиотек, позволяющих удобно работать с этим форматом данных.

Одной из таких библиотек является встроенная в Python библиотека csv. Она позволяет удобно читать и записывать CSV-файлы, а также работать с ними в качестве списков или словарей Python.

Для чтения CSV-файла с помощью библиотеки csv необходимо открыть файл в режиме чтения и передать его объект в метод reader().

import csv
with open('file.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

Еще одной полезной библиотекой для работы с CSV-файлами является pandas. Она позволяет удобно читать и записывать данные из разных источников, в том числе и из CSV-файлов. Кроме того, с помощью pandas можно выполнять различные операции с данными, такие как фильтрация, сортировка и агрегация.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
print(df)

Для парсинга CSV-файлов в Python также можно использовать стандартную библиотеку ElementTree, которая позволяет парсить XML- и HTML-документы. Для работы с CSV-файлами необходимо предварительно преобразовать их в формат XML.

import xml.etree.ElementTree as ET
import csv
root = ET.Element('data')
with open('file.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)
    for row in reader:
        element = ET.SubElement(root, 'row')
        for i, field in enumerate(row):
            element.set(header[i], field)
print(ET.tostring(root, encoding='utf8').decode('utf8'))