Como Trabalhar com Arquivos CSV Python de 2 Formas

Nessa aula eu quero te mostrar como trabalhar com arquivos CSV Python para que você possa fazer sua análise de dados de forma eficiente.

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Trabalhando com Arquivos CSV Python

Nessa aula eu quero te mostrar como trabalhar com arquivos csv no Python de forma fácil e rápida.

E para te ensinar como fazer isso eu vou te mostrar 2 formas que você tem para trabalhar com arquivos csv para que você possa fazer suas análises dentro do Python com esses arquivos.

Arquivos CSV no Python

Como falei eu vou te mostrar 2 formas de trabalhar com arquivos csv dentro do Python.

A primeira delas é o método interno do Python e a segunda é através da análise de dados com a biblioteca pandas, ou seja, podemos utilizar essa biblioteca para abrir e fazer toda a análise de dados.

import csv

with open("advertising.csv", "r") as arquivo:
    arquivo_csv = csv.reader(arquivo, delimiter=",")
    for i, linha in enumerate(arquivo_csv):
        if i == 0:
            print("Cabeçalho: " + str(linha))
        else:
            print("Valor: " + str(linha))

Para a primeira forma nós vamos utilizar o método interno onde vamos apenas importar a biblioteca csv e utilizar a estrutura With no Python (nessa postagem mostramos como abrir arquivos no Python).

Nesse código em específico estamos abrindo o arquivo em formato de leitura (por isso o “r”) e estamos utilizando o comando csv.reader que é para ler o arquivo desejado em formato csv e estamos inserindo qual o delimitador desse arquivo.

Esse delimitador nada mais é do que o símbolo que está separando os seus dados. Então como nesse caso nós temos vírgulas separando as informações esse que será o nosso delimitador.

Depois disso nós vamos utilizar uma estrutura de repetição para mostrar todas as informações desse arquivo.

Dentro dessa estrutura de repetição vamos utilizar o enumerate para que o Python possa pegar além das informações da linha pegar também o índice daquela linha.

Dessa forma podemos fazer um tratamento diferente para as linhas desejadas, neste caso, como você pode visualizar, nós identificamos qual é a linha referente ao cabeçalho.

Agora nós podemos ir para a segunda forma de trabalhar com arquivos csv no Python. Para essa segunda forma nós vamos utilizar o pandas que é uma biblioteca de análise de dados muito utilizada.

import pandas as pd

tabela = pd.read_csv("advertising.csv", sep=",")
display(tabela)

Com o pandas tudo fica bem mais fácil, pois com uma única linha de código você já consegue obter os dados de dentro do seu arquivo e pode utilizar o print para mostrar esses dados.

OBS: Se você estiver utilizando o Jupyter pode utilizar o display, que funciona como um print melhorado, então as tabelas ficam mais bem formatadas.

Para finalizar nós temos um exemplo de como você já pode utilizar essas informações com o pandas para facilitar suas análises.

print(tabela["TV"].sum())

Conclusão

Nessa aula eu te mostrei como você pode trabalhar com arquivos csv de duas formas diferentes para que você escolha a que mais se sentir confortável em utilizar.

Claro que você pode alternar entre as duas opções e testar qual a vantagem de cada uma delas, mas logo de cara como você pode ter visto utilizar o pandas acaba sendo muito mais fácil e rápido.

Fora que o pandas já é uma biblioteca criada para análise de dados, então você vai ter como fazer diversas análises já com essa biblioteca.

Mas nada te impede de testar as duas possibilidades e ver qual delas é a mais adequada para o problema que estiver tentando solucionar.

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Heitor Catunda

Expert em conteúdos da Hashtag Treinamentos. Auxilia na criação de conteúdos de variados temas voltados para aqueles que acompanham nossos canais.