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Cargue datos CSV en Lista y Diccionario usando Python

<h2>Introducción <p>El formato de archivo CSV es muy popular para intercambiar datos entre computadoras. Varias bibliotecas están integradas en el lenguaje de programación Python, versátil y adaptable, que puede leer y escribir archivos CSV. Las listas y los diccionarios son dos de las estructuras de datos de Python más populares y son excelentes para almacenar datos CSV para su posterior procesamiento y análisis.

Este artículo lo guiará a través del proceso de uso de Python para cargar datos CSV en listas y diccionarios, utilizando ejemplos del mundo real para que el proceso sea más fácil de entender.

Cargando datos CSV en una lista de Python

El módulo csv que viene con Python permite a los usuarios leer y escribir en archivos CSV. Usaremos un archivo CSV ficticio llamado data.csv para demostrar cómo cargar datos CSV en una lista. Contiene la siguiente información:

Name, Age, Country
Alice, 25, USA
Bob, 30, UK
Charlie, 35, Canada

Veamos cómo agregar estos datos CSV a una lista:

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
   reader = csv.reader(file)
   data_list = list(reader)
    
print(data_list)

Este script lee los datos CSV y los convierte en una lista de listas, donde cada sublista corresponde a una fila en el archivo CSV:

[['Name', 'Age', 'Country'], ['Alice', '25', 'USA'], ['Bob', '30', 'UK'], ['Charlie', '35', 'Canada']]

Cargando datos CSV en un diccionario Python

Los diccionarios de Python pueden ofrecer un enfoque más organizado y adaptable para almacenar datos CSV. El objeto csv.DictReader, que considera cada fila como una asignación de diccionario ordenada con un encabezado, se utiliza para importar datos CSV a un diccionario.

Deberíamos cargar nuestros datos y agregar un archivo csv a un diccionario.

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
   reader = csv.DictReader(file)
   data_dict = [row for row in reader]

print(data_dict)

Cuando se ejecuta este script, se genera una lista de diccionarios, cada uno de los cuales corresponde a una fila en el archivo CSV:

[{'Name': 'Alice', 'Age': '25', 'Country': 'USA'}, {'Name': 'Bob', 'Age': '30', 'Country': 'UK'}, {'Name': 'Charlie', 'Age': '35', 'Country': 'Canada'}]

Aquí, las entradas restantes del diccionario sirven como valores coincidentes, mientras que los encabezados CSV (Nombre, Edad y País) sirven como claves del diccionario.

Ventajas de utilizar listas y diccionarios para datos CSV

Una manera sencilla de almacenar y administrar los datos es cargando datos CSV en listas o diccionarios. Podría, por ejemplo, aplicar una función a cada entrada de datos o recorrer la lista o el diccionario para recuperar entradas de datos específicas.

Además, el uso de diccionarios puede proporcionar beneficios adicionales. Para algunas circunstancias de uso, el emparejamiento clave-valor puede ser un enfoque más lógico para acceder a los datos. Por ejemplo, puedes recuperar inmediatamente el "País" de la segunda persona del data_dict de la siguiente manera:

print(data_dict[1]['Country'])  # Prints 'UK'

Conclusión

El módulo csv integrado en Python simplifica el trabajo con archivos CSV. Si decide almacenar sus datos CSV en una lista o en un diccionario depende principalmente del tipo de datos que tiene y de cómo pretende trabajar con ellos y utilizarlos. A diferencia de los diccionarios, que ofrecen un enfoque estructurado y flexible y asignan claves a valores para facilitar el acceso a los datos, las listas son sencillas y ofrecen una colección ordenada de elementos.

Es esencial comprender estas técnicas de manejo de datos CSV si desea utilizar Python para analizar y procesar datos. Puede seleccionar con éxito el enfoque óptimo para su caso de uso único mediante implementación y análisis reales, lo que da como resultado la creación de código legible y eficiente. Estas habilidades seguramente serán útiles ya sea que esté trabajando en análisis de datos, aprendizaje automático o web scraping.

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