配列へのPython csv文字列

csvエンコードされた文字列を解析して配列または辞書に変換する単純なライブラリまたは関数を知っている人はいますか？

私が見たすべての例で、文字列ではなくファイルパスを使用するため、組み込みのcsvモジュールが必要だとは思いません。

を使用して文字列をファイルオブジェクトに変換しio.StringIO、それをcsvモジュールに渡すことができます。

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))

split()改行付きのシンプルなバージョン：

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

または、split()この文字列を\nセパレータとして使用して行に単純化し、split()各行を値に変換することもできますが、この方法では引用符に注意する必要があるため、csvモジュールを使用することをお勧めします。

上のPython 2インポートする必要がありますStringIOように

from StringIO import StringIO

代わりに。

シンプル-csvモジュールはリストでも動作します：

>>> 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']]

csv.reader() https://docs.python.org/2/library/csv.htmlの公式ドキュメント は非常に役立ちます。

ファイルオブジェクトとリストオブジェクトの両方が適しています

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']

CSVファイルを解析するには：

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

他の人がすでに指摘したように、PythonにはCSVファイルを読み書きするためのモジュールが含まれています。入力文字がASCIIの制限内にある限り、うまく機能します。他のエンコーディングを処理する場合は、さらに作業が必要です。

csvモジュールのPythonドキュメントは、 csv.readerの拡張機能を実装します。これは、同じインターフェイスを使用しますが、他のエンコーディングを処理し、Unicode文字列を返すことができます。ドキュメントからコードをコピーして貼り付けるだけです。その後、次のようにCSVファイルを処理できます。

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

ドキュメントごと：

そして、モジュールは文字列の解析を直接サポートしていませんが、簡単に行うことができます：

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

文字列を単一の要素リストに変えるだけです。

この例が明示的にドキュメントにある場合、StringIOのインポートは私には少し過剰に思えます。

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

csvfileは、イテレータプロトコルをサポートし、next（）メソッドが呼び出されるたびに文字列を返す任意のオブジェクトにすることができます

このように、StringIO.StringIO()、str.splitlines()またはにも発電機がすべて良いです。

これが代替ソリューションです：

>>> 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']]

ここにドキュメントがあります

これを使用してcsvをリストにロードします

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']]

パンダはPythonでCSVを読み取る非常に強力でスマートなライブラリです

ここでの簡単な例では、4つのファイルが含まれるexample.zipファイルがあります。

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

データを取得したら、リストやその他の形式で操作することができます。