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Fichiers CSV

Introduction aux fichiers CSV​

Le format CSV (Comma Separated Values) est très utilisé pour représenter des données sous forme de tableau. Chaque ligne correspond à une entrée et chaque colonne est séparée par un délimiteur, généralement une virgule ou un point-virgule. Ce format est couramment utilisé pour exporter ou importer des données vers des applications telles que Excel ou pour transmettre des données structurées entre différentes plateformes.

Lire un fichier CSV​

Python fournit le module intégré csv pour simplifier la lecture et l'écriture de fichiers CSV. Voici comment l'utiliser efficacement.

Exemple de lecture simple​

La méthode la plus simple pour lire un fichier CSV est d'utiliser csv.reader, qui lit chaque ligne comme une liste de valeurs. Voici un exemple concret :

import csv

with open('donnees.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as fichier:
    lecteur = csv.reader(fichier, delimiter=',')
    for ligne in lecteur:
        print(ligne)

Dans cet exemple, chaque ligne du fichier est affichée comme une liste Python. Si vous voulez sautez la première ligne (souvent utilisée pour les en-têtes), vous pouvez ajouter une instruction next(lecteur) avant la boucle :

import csv

with open('donnees.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as fichier:
    lecteur = csv.reader(fichier, delimiter=',')
    next(lecteur)  # Ignore la première ligne
    for ligne in lecteur:
        print(ligne)

Lecture avec DictReader​

Le DictReader est particulièrement utile car il permet d'accéder aux données via les noms des colonnes spécifiées dans la première ligne du fichier CSV. C'est idéal pour rendre le code plus lisible et intuitif :

import csv

with open('donnees.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as fichier:
    lecteur = csv.DictReader(fichier)
    for ligne in lecteur:
        print(f"Nom: {ligne['Nom']}, Âge: {ligne['Âge']}")

Ici, l'accès aux données par le nom des colonnes améliore nettement la lisibilité et la compréhension du code.

Écrire dans un fichier CSV​

L'écriture dans un fichier CSV est aussi simplifiée grâce au module csv. Nous avons plusieurs façons d'écrire des données, chacune adaptée à différents contextes.

Écriture simple avec writer​

Pour écrire rapidement des données dans un fichier CSV, vous pouvez utiliser csv.writer. Voici comment écrire une liste de listes dans un fichier :

import csv

donnees = [
    ['Nom', 'Âge', 'Ville'],
    ['Alice', 30, 'Paris'],
    ['Bob', 25, 'Lyon'],
    ['Charlie', 35, 'Marseille']
]

with open('sortie.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as fichier:
    ecrivain = csv.writer(fichier)
    ecrivain.writerows(donnees)

Cet exemple crée un fichier CSV complet avec des entêtes et plusieurs lignes de données.

Écriture avec DictWriter​

Si vous travaillez avec des données sous forme de dictionnaires, le csv.DictWriter est particulièrement adapté. Il permet d'associer clairement chaque valeur à une colonne spécifique du fichier CSV :

import csv

champs = ['Nom', 'Âge', 'Ville']
donnees = [
    {'Nom': 'Alice', 'Âge': 30, 'Ville': 'Paris'},
    {'Nom': 'Bob', 'Âge': 25, 'Ville': 'Lyon'},
    {'Nom': 'Charlie', 'Âge': 35, 'Ville': 'Marseille'}
]

with open('sortie.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as fichier:
    ecrivain = csv.DictWriter(fichier, fieldnames=champs)
    ecrivain.writeheader()
    ecrivain.writerows(donnees)

Traitement des données CSV : exemple pratique​

Voici un exemple pratique où nous traitons un fichier CSV pour extraire et sauvegarder seulement les personnes âgées de 30 ans ou plus. Cet exemple illustre la puissance de combinaison de lecture et d'écriture avec DictReader et DictWriter :

import csv

resultats = []
with open('personnes.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as entree:
    lecteur = csv.DictReader(entree)
    for ligne in lecteur:
        if int(ligne['Âge']) >= 30:
            resultats.append(ligne)

with open('personnes_filtrees.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as sortie:
    champs = ['Nom', 'Âge', 'Ville']
    ecrivain = csv.DictWriter(sortie, fieldnames=champs)
    ecrivain.writeheader()
    ecrivain.writerows(resultats)

Bonnes pratiques pour les fichiers CSV​

Il est important de respecter certaines bonnes pratiques lors de la manipulation des fichiers CSV :

  • Toujours préciser newline='' lors de l'ouverture des fichiers CSV pour éviter les problèmes de sauts de ligne inattendus. newline='' indique à la fonction open de ne pas modifier les sauts de ligne, car c'est le module csv qui va les gérer.
  • Utiliser systématiquement l'encodage encoding='utf-8' pour gérer correctement les caractères spéciaux.
  • Préférer l'utilisation de DictReader et DictWriter pour simplifier l'accès et la gestion des données en fonction des noms de colonnes.

Testez votre compréhension​

🤔 Testez votre compréhension - Indexation

    Quel module standard est utilisé pour lire un fichier CSV en Python ?