Exercice 94 / 100

Fichiers CSV

Crée un fichier CSV avec les données (nom, age, ville) pour Alice, Bob et Charlie, écris-le avec csv.writer, relis-le avec csv.DictReader, puis relis-le aussi avec pandas.

Le module csv (standard) gère les fichiers .csv. Pour des analyses, pandas est encore plus pratique.

Écrire un CSV avec csv

import csv

data = [
    ['nom', 'age', 'ville'],          # en-tête
    ['Alice', 25, 'Paris'],
    ['Bob',   30, 'Lyon'],
]

with open('/tmp/test.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)

newline='' à l'ouverture en écriture : indispensable sur Windows pour éviter les doubles \n.

Lire un CSV avec csv

with open('/tmp/test.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)               # ['nom', 'age', 'ville'], puis ['Alice', '25', 'Paris']...

csv.reader renvoie tout en str, même les nombres : '25' (pas 25). À convertir manuellement.

DictReader : utiliser les en-têtes comme clés

with open('/tmp/test.csv', 'r') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        print(f"{row['nom']} a {row['age']} ans")

Plus lisible que de jongler avec les index. Recommandé.

DictWriter : écrire depuis des dicts

with open('/tmp/out.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['nom', 'age'])
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'nom': 'Alice', 'age': 25})

Lecture avec pandas (recommandé pour l'analyse)

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/tmp/test.csv')
df['age'] = df['age'].astype(int)     # parsing automatique des types souvent ok
df.to_csv('/tmp/out.csv', index=False)

Le même fichier se lit de trois façons : csv.reader rend des listes où 25 reste du texte, DictReader rend un dict par ligne avec les en-têtes en clés, et pandas rend un tableau aux types devinés

Options utiles de read_csv :

sep=';'                  séparateur autre que ,
header=None              pas d'en-tête
names=['a', 'b']         forcer les noms de colonnes
encoding='latin-1'       si UTF-8 ne marche pas
na_values=['', 'NA']     valeurs à traiter comme NaN
parse_dates=['date']     parser une colonne en datetime

Nettoyer le fichier

import os
os.remove('/tmp/test.csv')

Règle : pour scripter une transformation rapide, csv est suffisant. Dès que tu analyses (filtrer, agréger, joindre), pandas.

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