CSV #
CSV pour Comma Separated Values, des données séparées par des virgules, désigne un format d’encodage de documents.
Il permet d’enregistrer un tableau à 2 dimensions dans un fichier texte très simples.
- La première ligne indique généralement les champs,
- Un même séparateur (par défault
,mais parfois;) sépare les éléments entre eux, - Chaque ligne est un enregistrement.
Exemple : employees.csv
Name,Branch,Year,CGPA
Nikhil,COE,2,9.0
Sanchit,COE,2,9.1
Aditya,IT,2,9.3
Représente
| Name | Branch | Year | CGPA |
|---|---|---|---|
| Nikhil | COE | 2 | 9.0 |
| Sanchit | COE | 2 | 9.1 |
| Aditya | IT | 2 | 9.3 |
Usage courant #
Les tableurs permettent d’importer ce genre de documents et de les manipuler.
Lorsque l’importation échoue (souvent à cause du séparateur), on obtient un fichier quasi brut, inutilisable.
Exemple avec Python #
Python propose la librairie CSV qui est trop riche pour être présentée entièrement.
Voici un exemple dans lequel le séparateur est ,
À adapter avec soin.
import csv
def charger(fichier: str) -> list:
"""Charge un fichier csv, renvoie une list de dict"""
with open(fichier, encoding="UTF-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
lines = [dict(line) for line in reader]
return lines
def selectionner(contenu: list, champ: str, valeur: str):
"""Enregistrements de contenu pour lesquels champ=valeur"""
return [ligne for ligne in contenu if ligne[champ] == valeur]
def projeter(contenu: list, champ: str) -> list:
"""Valeurs de 'champ' pour chaque enregistrement de contenu"""
return [ligne[champ] for ligne in contenu]
def sauvegarder(fichier: str, contenu: list, champs: list):
"""Sauvegarde un fichier au format csv. Les fieldnames doivent correspondre"""
with open(fichier, "w", encoding="UTF-8") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=champs)
writer.writeheader()
writer.writerows(contenu)
Charger, sélectionner, projeter #
# Les employés de Calcutta
fichier1 = "employees.csv"
contenu1 = charger(fichier1)
print(contenu1)
coe = selectionner(contenu1, "Branch", "COE")
print(coe)
names = projeter(contenu1, "Name")
print(names)
Produit l’affichage
[{'Name': 'Nikhil', 'Branch': 'COE', 'Year': '2', 'CGPA': '9.0'},
{'Name': 'Sanchit', 'Branch': 'COE', 'Year': '2', 'CGPA': '9.1'},
{'Name': 'Aditya', 'Branch': 'IT', 'Year': '2', 'CGPA': '9.3'}]
[{'Name': 'Nikhil', 'Branch': 'COE', 'Year': '2', 'CGPA': '9.0'},
{'Name': 'Sanchit', 'Branch': 'COE', 'Year': '2', 'CGPA': '9.1'}]
['Nikhil', 'Sanchit', 'Aditya']
Remarquez que toutes les valeurs (même les ‘Year’ et ‘CGPA’) sont des str !
Fusionner #
# Les employés de Paris
fichier2 = "employees2.csv"
contenu2 = charger(fichier2)
# On fusionne tous les employés
# exactement les mêmes champs dans les 2 contenus !
contenu_fusion = contenu1 + contenu2
Sauvegarder un nouveau fichier csv #
# Penser à écrire les champs à la main
champs = ["Name", "Branch", "Year", "CGPA"]
fichier3 = "employees_fusion.csv"
sauvegarder(fichier3, contenu_fusion, champs)
# La "branch" IT après la fusion
it_fusion = selectionner(contenu_fusion, "Branch", "IT")
print(it_fusion)
fichier4 = "it_fusion.csv"
sauvegarder(fichier4, it_fusion, champs)
Produit l’affichage
[{'Name': 'Aditya', 'Branch': 'IT', 'Year': '2', 'CGPA': '9.3'},
{'Name': 'Jose', 'Branch': 'IT', 'Year': '2', 'CGPA': '9.4'},
{'Name': 'Hamid', 'Branch': 'IT', 'Year': '4', 'CGPA': '9.5'}]
Faire des calculs #
# ATTENTION, pour faire des calculs, il faut penser à convertir en nombre !!!
# anciennete_moyenne = sum(projeter(contenu_fusion, "Year")) / len(contenu_fusion)
# Provoque une erreur "TypeError", les "Year" ont pour valeur des `str` !!!
ages = [int(age) for age in projeter(contenu_fusion, "Year")]
print(ages) # des int
anciennete_moyenne = sum(ages) / len(ages)
print(anciennete_moyenne)
Produit l’affichage
[2, 2, 2, 3, 2, 4]
2.5
Fichiers utilisés et produits #
Après la fusion, on produit ce nouveau CSV