Python에서 CSV, JSON 및 XML로 작업하는 쉬운 방법

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Python의 뛰어난 유연성과 사용 편의성은 Python을 특히 데이터 과학자에게 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나로 만듭니다. 그 중 큰 부분은 대규모 데이터 세트로 작업하는 것이 얼마나 간단하다는 것입니다.

오늘날 모든 기술 회사는 데이터 전략을 구축하고 있습니다. 그들은 모두 통찰력 있고 명확하고 가능한 한 많은 데이터를 보유하는 것이 핵심 경쟁 우위를 제공한다는 것을 깨달았습니다. 데이터를 효과적으로 사용하면 다른 곳에서는 발견할 수 없는 심층적인 통찰력을 제공할 수 있습니다.

수년에 걸쳐 데이터를 저장할 수 있는 가능한 형식 목록이 크게 늘어났습니다. 그러나 일상적인 사용을 지배하는 3가지가 있습니다: CSV, JSON 및 XML. 이 기사에서는 Python에서 이 3가지 인기 있는 데이터 형식으로 작업하는 가장 쉬운 방법을 알려 드리겠습니다!

CSV 데이터

CSV 파일은 데이터를 저장하는 가장 일반적인 방법입니다. Kaggle 대회에서 가져온 대부분의 데이터가 이런 방식으로 저장됩니다. 내장된 Python csv 라이브러리를 사용하여 CSV 읽기 및 쓰기를 모두 수행할 수 있습니다. 일반적으로 데이터를 목록 목록으로 읽습니다.


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아래 코드를 확인하세요. 우리가 달릴 때 |_+_| 모든 CSV 데이터에 액세스할 수 있습니다. |_+_| 함수는 CSV에서 한 줄을 읽습니다. 호출할 때마다 다음 줄로 이동합니다. |_+_|와 같이 for 루프를 사용하여 csv의 모든 행을 반복할 수도 있습니다. . 각 행에 동일한 수의 열이 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 목록 목록으로 작업할 때 일부 오류가 발생할 수 있습니다.

csv.reader()

Python에서 CSV에 작성하는 것도 간단합니다. 단일 목록에서 필드 이름을 설정하고 목록 목록에서 데이터를 설정합니다. 이번에는 |_+_| 객체를 읽고 우리가 읽는 방법과 매우 유사하게 파일에 데이터를 쓰는 데 사용합니다.

csvreader.next()

물론 멋진 Pandas 라이브러리를 설치하면 데이터를 변수로 읽은 후 데이터 작업이 훨씬 쉬워집니다. CSV에서 읽는 것은 파일에 다시 쓰는 것과 마찬가지로 한 줄입니다!

for row in csvreader

Pandas를 사용하여 CSV에서 빠른 한 줄짜리 사전 목록으로 변환할 수도 있습니다. 데이터 형식이 사전 목록으로 지정되면 |_+_| 라이브러리를 사용하여 XML 형식으로 변환합니다. 또한 JSON으로 파일에 저장할 것입니다!

filename = 'my_data.csv' fields = [] rows = [] # Reading csv file with open(filename, 'r') as csvfile: # Creating a csv reader object csvreader = csv.reader(csvfile) # Extracting field names in the first row fields = csvreader.next() # Extracting each data row one by one for row in csvreader: rows.append(row) # Printing out the first 5 rows for row in rows[:5]: print(row)

JSON 데이터

JSON은 사전 스타일의 구조를 유지하기 때문에 깨끗하고 읽기 쉬운 형식을 제공합니다. CSV와 마찬가지로 Python에는 JSON용 모듈이 내장되어 있어 읽고 쓰기가 매우 쉽습니다! CSV로 읽으면 사전이 됩니다. 그런 다음 해당 사전을 파일에 씁니다.

writer()

그리고 이전에 보았듯이 데이터가 있으면 pandas를 통해 CSV로 쉽게 변환하거나 내장된 Python CSV 모듈을 사용할 수 있습니다. XML로 변환할 때 |_+_| 도서관은 항상 우리의 친구입니다.

# Field names fields = ['Name', 'Goals', 'Assists', 'Shots'] # Rows of data in the csv file rows = [ ['Emily', '12', '18', '112'], ['Katie', '8', '24', '96'], ['John', '16', '9', '101'], ['Mike', '3', '14', '82']] filename = 'soccer.csv' # Writing to csv file with open(filename, 'w+') as csvfile: # Creating a csv writer object csvwriter = csv.writer(csvfile) # Writing the fields csvwriter.writerow(fields) # Writing the data rows csvwriter.writerows(rows)

XML 데이터

XML은 CSV 및 JSON과 약간 다릅니다. 일반적으로 CSV 및 JSON은 단순성으로 인해 널리 사용됩니다. 그들은 인간처럼 읽고 쓰고 해석하기 쉽고 빠릅니다. 추가 작업이 필요하지 않으며 JSON 또는 CSV 구문 분석은 매우 간단합니다.


필드로 jpa 저장소 찾기

반면에 XML은 약간 무거운 경향이 있습니다. 더 많은 데이터를 보내고 있다는 것은 더 많은 대역폭, 더 많은 저장 공간 및 더 많은 실행 시간이 필요하다는 것을 의미합니다. 그러나 XML에는 JSON 및 CSV에 비해 몇 가지 추가 기능이 있습니다. 네임스페이스를 사용하여 표준 구조를 구축 및 공유할 수 있고 상속을 위한 더 나은 표현, XML 스키마, DTD 등으로 데이터를 표현하는 업계 표준화된 방법을 사용할 수 있습니다.

XML 데이터를 읽기 위해 하위 모듈인 ElementTree와 함께 Python의 내장 XML 모듈을 사용합니다. 거기에서 |_+_|라이브러리를 사용하여 ElementTree 객체를 사전으로 변환할 수 있습니다. 사전이 있으면 위에서 본 것처럼 CSV, JSON 또는 Pandas Dataframe으로 변환할 수 있습니다!

filename = 'my_data.csv' # Read in the data data = pd.read_csv(filename) # Print the first 5 rows print(data.head(5)) # Write the data to file data.to_csv('new_data.csv', sep=',', index=False)

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