Aula 8 - Manipulando Arquivos CSV em Python: Guia Completo

O que é um Arquivo CSV?

CSV (“Comma-Separated Values” ou “Valores Separados por Vírgula”) é um formato de arquivo que armazena dados tabulares em texto simples, onde os valores são separados por vírgulas (ou ponto e vírgula, dependendo do idioma). Cada linha representa um registro e cada coluna, um campo.

Exemplo de um Arquivo CSV:

nome,idade,email

João,25,joao@email.com

Maria,30,maria@email.com

Criando um Arquivo CSV em Python

Podemos criar um arquivo CSV usando o módulo csv do Python.

import csv

dados = [ ["nome", "idade", "email"], ["João", 25, "joao@email.com"], ["Maria", 30, "maria@email.com"] ]

with open('dados.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as arquivo:

escritor = csv.writer(arquivo)

escritor.writerows(dados)

print("Arquivo CSV criado com sucesso!")

Esse código cria um arquivo dados.csv e adiciona os registros.

Lendo um Arquivo CSV

Para ler um arquivo CSV, podemos usar csv.reader():

import csv

with open('dados.csv', newline='', encoding='utf-8') as arquivo:

leitor = csv.reader(arquivo)

for linha in leitor:

print(linha)

Escrevendo Dados em um CSV Existente

Podemos adicionar mais dados sem sobrescrever o arquivo:

import csv

dados_novos = [["Carlos", 28, "carlos@email.com"], ["Ana", 22, "ana@email.com"] ]

with open('dados.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as arquivo:

escritor = csv.writer(arquivo)

escritor.writerows(dados_novos)

print("Novos dados adicionados ao CSV!")

Manipulando CSV com Pandas

O Pandas é uma biblioteca poderosa para manipulação de dados.

Lendo um CSV com Pandas:

import pandas as pd

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

print(df.head())

Adicionando uma Nova Linha:

novo_dado = {"nome": "Lucas", "idade": 26, "email": "lucas@email.com"}

df = df.append(novo_dado, ignore_index=True)

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

Filtrando Dados:

print(df[df['idade'] > 25])

Conclusão

Os arquivos CSV são essenciais para armazenar e manipular dados. Com Python, você pode criar, ler, escrever e analisar CSVs facilmente, seja usando o módulo csv ou o Pandas. Agora que você sabe como trabalhar com arquivos CSV em Python, aproveite para aplicá-los em seus projetos!

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