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Los archivos CSV (Comma-Separated Values) son un formato ampliamente utilizado para almacenar datos tabulares. Python proporciona varias maneras de trabajar con archivos CSV, siendo las más comunes el módulo integrado csv y la biblioteca pandas. A continuación, te muestro cómo leer y escribir archivos CSV utilizando ambas herramientas.

Uso del módulo csv

Leer un Archivo CSV

Para leer un archivo CSV con el módulo csv, puedes utilizar la función csv.reader(), que permite iterar sobre las filas del archivo.

Ejemplo de Lectura con csv:

import csv

# Abrir el archivo CSV para lectura
with open('datos.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    # Omitir el encabezado si es necesario
    next(reader)
    # Iterar sobre las filas del archivo
    for row in reader:
        print(row)

En este ejemplo, csv.reader(file) crea un objeto lector que itera sobre las líneas del archivo CSV. next(reader) es utilizado para saltar el encabezado si es necesario.

Escribir en un Archivo CSV

Para escribir en un archivo CSV, puedes usar la función csv.writer(), que proporciona métodos para escribir datos en formato CSV.

Ejemplo de Escritura con csv:

import csv

data = [
    ['nombre', 'edad', 'ciudad'],
    ['Juan', '30', 'Ciudad X'],
    ['Ana', '25', 'Ciudad Y']
]

# Abrir el archivo CSV para escritura
with open('nuevos_datos.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    # Escribir datos en el archivo
    for row in data:
        writer.writerow(row)

csv.writer(file) crea un objeto escritor que permite escribir filas en el archivo. writer.writerow(row) escribe cada fila de datos en el archivo CSV.

Uso de pandas

pandas es una biblioteca de análisis de datos que proporciona funciones de alto nivel para la manipulación de datos estructurados, incluidos los CSV.

Leer un Archivo CSV

Con pandas, leer un archivo CSV es sencillo y permite cargar los datos directamente en un DataFrame, una estructura de datos bidimensional similar a una tabla.

Ejemplo de Lectura con pandas:

import pandas as pd

# Leer el archivo CSV en un DataFrame
df = pd.read_csv('datos.csv')

# Mostrar las primeras filas del DataFrame
print(df.head())

pd.read_csv('datos.csv') lee el archivo CSV y lo convierte en un DataFrame, que es fácil de manipular y analizar.

Escribir en un Archivo CSV

Para escribir un DataFrame de pandas en un archivo CSV, puedes utilizar el método to_csv() del DataFrame.

Ejemplo de Escritura con pandas:

import pandas as pd

# Crear un DataFrame
data = {
    'nombre': ['Juan', 'Ana'],
    'edad': [30, 25],
    'ciudad': ['Ciudad X', 'Ciudad Y']
}
df = pd.DataFrame(data)

# Escribir el DataFrame en un archivo CSV
df.to_csv('nuevos_datos.csv', index=False)

df.to_csv('nuevos_datos.csv', index=False) escribe el DataFrame en un archivo CSV. index=False indica que el índice del DataFrame no debe escribirse en el archivo.

Consejos Adicionales

• Manejo de grandes volúmenes de datos: Para grandes conjuntos de datos, pandas es más eficiente que el módulo csv.
• Manejo de excepciones: Es buena práctica añadir manejo de excepciones al trabajar con archivos para gestionar errores como problemas de lectura/escritura o archivos no encontrados.

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Mayo 2024