Como analisar arquivos CSV em Python

Como Analisar Arquivos CSV em Python

Introdução

Os arquivos CSV (Comma-Separated Values) são um formato de dados simples e amplamente utilizado que armazena informações em linhas e colunas, separadas por vírgulas. Devido à sua simplicidade e versatilidade, os arquivos CSV são comuns em diversas aplicações, incluindo análise de dados, processamento de texto e armazenamento de logs.

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O Python oferece um conjunto abrangente de bibliotecas para analisar e manipular arquivos CSV. Essas bibliotecas permitem que os desenvolvedores leiam, gravem, editem e analisem arquivos CSV com facilidade e eficiência. Neste artigo, exploraremos as principais técnicas para analisar arquivos CSV em Python, cobrindo desde tarefas básicas até operações mais avançadas.

Lendo Arquivos CSV

Usando o Módulo csv

O módulo csv é a biblioteca padrão do Python para manipular arquivos CSV. Ele oferece uma função reader() que retorna um objeto que pode iterar sobre as linhas do arquivo CSV, onde cada linha é uma lista de valores de string.

python
import csv

with open('dados.csv', 'r') as arquivo:
leitor = csv.reader(arquivo)
for linha in leitor:
print(linha)

Usando o Módulo pandas

O módulo pandas é uma biblioteca poderosa para análise e manipulação de dados que fornece uma função read_csv() para ler arquivos CSV. Ele cria um objeto DataFrame que representa os dados do arquivo CSV, facilitando o acesso e a manipulação dos dados.

python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('dados.csv')
print(df)

Escrevendo Arquivos CSV

Usando o Módulo csv

Para gravar dados em um arquivo CSV, o módulo csv oferece uma função writer() que retorna um objeto que pode escrever linhas em um arquivo CSV.

python
import csv

with open('dados_saida.csv', 'w', newline='') as arquivo:
escritor = csv.writer(arquivo)
escritor.writerow(['Nome', 'Sobrenome', 'Idade'])
escritor.writerow(['João', 'Silva', 30])

Usando o Módulo pandas

O módulo pandas também oferece uma função to_csv() para gravar um DataFrame em um arquivo CSV.

python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Nome': ['João', 'Maria'], 'Sobrenome': ['Silva', 'Souza'], 'Idade': [30, 25]})

df.to_csv('dados_saida.csv', index=False)

Editando Arquivos CSV

O módulo csv fornece métodos para editar arquivos CSV. No entanto, essas operações são mais complexas e não são abordadas neste artigo. Para edição avançada de arquivos CSV, é recomendável usar o módulo pandas.

Analisando Arquivos CSV

Uma vez que o arquivo CSV seja lido, podemos analisar seus dados usando várias técnicas.

Estatísticas Básicas

Podemos calcular estatísticas básicas, como contagem, média, desvio padrão e mediana, usando o módulo statistics.

python
import statistics

lista = [10, 20, 30, 40, 50]

print('Contagem:', statistics.mean(lista))
print('Média:', statistics.mean(lista))
print('Desvio padrão:', statistics.stdev(lista))
print('Mediana:', statistics.median(lista))

Agregação de Dados

Podemos agregar dados por meio de operações como soma, contagem e média usando o módulo pandas.

python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('dados.csv')

df_agrupado = df.groupby('Categoria').agg({'Valor': ['sum', 'count', 'mean']})

print(df_agrupado)

Conclusão

Analisar arquivos CSV em Python é uma tarefa essencial em vários domínios de aplicação. O módulo csv e o módulo pandas fornecem ferramentas abrangentes para ler, gravar, editar e analisar arquivos CSV com facilidade e eficiência. Este artigo forneceu uma visão geral das técnicas básicas e avançadas para análise de arquivos CSV em Python, capacitando os desenvolvedores a extrair insights valiosos de seus dados.

Perguntas Frequentes

1. Qual é a diferença entre o módulo csv e o módulo pandas?

O módulo csv é uma biblioteca de baixo nível para manipular arquivos CSV, enquanto o módulo pandas é uma biblioteca de alto nível que fornece recursos mais abrangentes para análise e manipulação de dados.

2. Como posso ler um arquivo CSV sem o cabeçalho?

Você pode usar o parâmetro header=None ao chamar a função read_csv().

3. Como posso escrever um arquivo CSV com um delimitador diferente de vírgulas?

Você pode especificar o delimitador usando o parâmetro delimiter ao chamar a função writer() ou to_csv().

4. Como posso concatenar vários arquivos CSV?

Você pode usar a função concat() do módulo pandas para concatenar vários DataFrames em um único DataFrame.

5. Como posso visualizar o conteúdo de um arquivo CSV sem abri-lo?

Você pode usar a função head() do módulo pandas para imprimir as primeiras linhas do DataFrame.

6. Como posso iterar sobre as linhas de um arquivo CSV como um dicionário?

Você pode usar a função DictReader() do módulo csv para iterar sobre as linhas do arquivo CSV como um dicionário.

7. Como posso converter um arquivo CSV para um formato JSON?

Você pode usar a função to_json() do módulo pandas para converter um DataFrame em um formato JSON.

8. Como posso analisar um arquivo CSV que contém uma coluna com dados ausentes?

Você pode usar a função dropna() ou fillna() do módulo pandas para lidar com dados ausentes.