Рядок csv Python для масиву

Хтось знає просту бібліотеку чи функцію, щоб розібрати кодований рядок csv та перетворити його на масив чи словник?

Я не думаю, що я хочу вбудований модуль csv, оскільки у всіх прикладах, які я бачив, потрібні файлові шляхи, а не рядки.

Ви можете перетворити рядок у файловий об'єкт за допомогою, io.StringIOа потім передати його csvмодулю:

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))

простіша версія з split()новими рядками:

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

Або ви можете просто провести split()цей рядок у рядки, використовуючи \nяк роздільник, а потім split()кожен рядок у значення, але таким чином ви повинні знати про цитування, тому використання csvмодуля є кращим.

На Python 2 вам потрібно імпортувати StringIOяк

from StringIO import StringIO

замість цього.

Простий - модуль csv також працює зі 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']]

Офіційний документ для csv.reader() https://docs.python.org/2/library/csv.html дуже корисний, що говорить

файлові об'єкти та об'єкти списку придатні

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))

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

Щоб розібрати файл 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

Як вже вказували інші, Python включає модуль для читання та запису файлів CSV. Він працює досить добре, доки вхідні символи залишаються в межах ASCII. Якщо ви хочете обробити інші кодування, потрібно більше роботи.

Документація Python для модуля csv реалізує розширення csv.reader, яке використовує той самий інтерфейс, але може обробляти інші кодування та повертає рядки unicode. Просто скопіюйте та вставте код із документації. Після цього ви можете обробити такий файл CSV:

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

Відповідно до документації:

І хоча модуль не підтримує прямий аналіз рядків, це легко зробити:

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

Просто перетворіть рядок у один список елементів.

Імпорт StringIO здається мені трохи надмірним, коли цей приклад прямо в документах.

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

csvfile може бути будь-яким об'єктом, який підтримує протокол ітератора і повертає рядок щоразу, коли викликається наступний () метод

Таким чином, StringIO.StringIO(), str.splitlines()або навіть генератор все добре.

Ось альтернативне рішення:

>>> 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']]

Ось документація

Використовуйте це для завантаження csv у 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']]

Panda - це досить потужна і розумна бібліотека, що читає CSV на Python

Простий приклад тут, у мене є файл example.zip з чотирма файлами.

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

Коли у вас є дані, ви можете маніпулювати грою зі списком або іншими форматами.