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Indexation de tables⚓︎

Fichier CSV⚓︎

Contenu d'un fichier CSV

Les fichiers CSV (Comma-Separated Values) sont un format de fichier couramment utilisé pour stocker des données tabulaires, comme une feuille de calcul ou une base de données. Chaque ligne du fichier correspond à une ligne de la table,
et les valeurs sur chaque ligne sont séparées par des virgules (ou un autre délimiteur comme un point-virgule ou une tabulation).

Structure d'un fichier CSV

Un fichier CSV typique a la structure suivante :

📋 Texte
Nom,Âge,Ville
Alice,30,Paris
Bob,25,Lyon
Charlie,35,Marseille
  • La première ligne est souvent l'en-tête, qui décrit les colonnes.
  • Chaque ligne suivante représente une entrée ou un enregistrement de données.
  • Les valeurs sont séparées par des virgules (ou un autre délimiteur).

Avantages des fichiers CSV⚓︎

  • Simplicité : facile à créer, lire et éditer avec un simple éditeur de texte.
  • Compatibilité : supporté par presque tous les logiciels de feuilles de calcul (comme Microsoft Excel, Google Sheets) et systèmes de gestion de bases de données.
  • Taille : généralement plus léger que d'autres formats comme Excel.

Lire et écrire des fichiers CSV en Python⚓︎

Python offre un module intégré appelé csv pour travailler avec les fichiers CSV.
Voici quelques exemples de base :

Lire un fichier CSV⚓︎

🐍 Editeur
import csv

with open('fichier.csv', mode='r') as fichier:
    lecteur = csv.reader(fichier)
    for ligne in lecteur:
        print(ligne)

Écrire dans un fichier CSV⚓︎

🐍 Editeur
import csv

with open('fichier.csv', mode='w', newline='') as fichier:
    écrivain = csv.writer(fichier)
    écrivain.writerow(['Nom', 'Âge', 'Ville'])
    écrivain.writerow(['Alice', '30', 'Paris'])
    écrivain.writerow(['Bob', '25', 'Lyon'])

Importation depuis un fichier CSV⚓︎

Python propose plusieurs méthodes pour importer des données tabulaires. La plus courante utilise le module csv ou pandas.

  • Avec le module csv
🐍 Editeur
import csv

# Lecture d'un fichier CSV
with open('donnees.csv', mode='r', encoding='utf-8') as fichier:
    lecteur = csv.DictReader(fichier)
    table = [ligne for ligne in lecteur]

# Affichage des 5 premières lignes
for ligne in table[:5]:
    print(ligne)
  • Avec le module pandas
🐍 Editeur
import pandas as pd

# Lecture du fichier CSV
table = pd.read_csv('donnees.csv')

# Affichage des 5 premières lignes
print(table.head())

Utilisation de Pandas pour les fichiers CSV⚓︎

Pour des opérations plus avancées, la bibliothèque pandas est très utile. Elle permet de manipuler facilement les données CSV.

Lire un fichier CSV avec Pandas⚓︎

🐍 Editeur
import pandas as pd

data = pd.read_csv('fichier.csv')
print(data)

Écrire dans un fichier CSV avec Pandas⚓︎

🐍 Editeur
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Nom': ['Alice', 'Bob'],
    'Âge': [30, 25],
    'Ville': ['Paris', 'Lyon']
})

data.to_csv('fichier.csv', index=False)

Bonnes pratiques⚓︎

  • Encodage : assurez-vous d'utiliser le bon encodage (généralement UTF-8) pour éviter les problèmes avec les caractères spéciaux.
  • Gestion des erreurs : toujours gérer les exceptions lors de la lecture/écriture de fichiers pour éviter les plantages.
  • Validation des données : vérifiez les données pour vous assurer qu'elles sont cohérentes et complètes.

Applications pratiques⚓︎

  • Import/Export de données : utilisé pour transférer des données entre différents systèmes ou applications.
  • Analyse de données : les fichiers CSV sont souvent utilisés comme source de données pour l'analyse.
  • Sauvegarde de données : format simple pour sauvegarder des données structurées.

Les fichiers CSV sont un outil fondamental pour quiconque travaille avec des données, et savoir les manipuler est une compétence précieuse dans de nombreux domaines, de l'analyse de données à la gestion de bases de données.

Recherche dans une table⚓︎

Recherche avec critères

Exemple avec une liste de dictionnaires :

Fichiers CSV⚓︎

Fichiers CSV et Python #1 (vidéo)⚓︎

Vidéo de Cédric Gerland (18:20)

Fichiers CSV et Python #2 (vidéo)⚓︎

Vidéo de Cédric Gerland (17:32)

Bibliothèque Pandas de Python (vidéo)⚓︎

Vidéo de David Latouche (24:06)

Ressources Eduscol⚓︎

Manipulation de tables⚓︎

Fichier PDF (doc. Eduscol)

Manipulation de tables avec la bibliothèque Pandas⚓︎

Fichier PDF (doc. Eduscol)

Structures de données⚓︎

Fichier PDF (doc. Eduscol)