CSV (Comma-Separated Values) — это простой текстовый формат для хранения табличных данных, в котором каждая строка представляет собой запись, а значения внутри строки разделены запятыми. CSV файлы часто используются для обмена данными между программами и базами данных. Например, их можно открыть в Excel или Google Таблицах. В Python работа с CSV файлами становится очень простой, если использовать библиотеку pandas.

Почему CSV файлы так популярны?

Простота: CSV файлы легко читать и писать как людям, так и программам. Совместимость: Этот формат поддерживается практически всеми программами, работающими с табличными данными. Универсальность: CSV подходит для хранения данных различного рода — от списков покупок до сложных финансовых отчетов.

Как читать и записывать данные в CSV файлы

Предположим, у вас есть файл employees.csv с информацией о сотрудниках: их имена, должности и зарплаты. Вы хотите загрузить эти данные в программу, добавить новую информацию и сохранить обновлённые данные в новый CSV файл.(Изображение)

Импорт библиотеки: Мы подключаем библиотеку pandas, которая делает работу с таблицами в Python очень простой.

Чтение файла: Команда pd.read_csv('employees.csv') загружает данные из файла employees.csv в переменную df. Теперь эта переменная содержит таблицу с данными.

Проверка данных: Чтобы убедиться, что данные загружены правильно, используем метод df.head(), который показывает первые 5 строк таблицы.

Добавление данных: Мы добавляем новый столбец Аттестация, который показывает, прошёл ли сотрудник аттестацию на основе его зарплаты. Для этого используется функция apply, которая проходит по каждому значению в столбце Зарплата и применяет лямбда-функцию с условием: если зарплата больше или равна 50,000, то записывается «Пройдено», иначе — «Не пройдено».

Сохранение файла: Мы сохраняем обновлённые данные в новый CSV файл employees_updated.csv с помощью команды to_csv. Параметр index=False используется, чтобы не сохранять индексы строк, что делает файл более удобным для чтения.