Como ler arquivos csv com python

COMO LER ARQUIVOS CSV COM PYTHON

    Está cada vez mais comum o "empoderamento" das pessoas na utilização de tecnologias para potencializar o seu dia a dia otimizando tarefas em casa e no trabalho. O python é uma parte importante no meio tecnológico para isso ocorrer, ele permite de maneira rápida e fácil a leitura, tratamento e análise de dados vindas de diversas fontes, hoje mostrarei como ler um arquivo csv em python já importado ele para uma tabela possível de ser trabalhada.

    Para isso utilizaremos um ferramenta muito comum para quem conhece a linguagem, o pandas, uma biblioteca que, como verão logo abaixo, facilita demais a vida de quem quer trazer dados de arquivos para trabalhar no python.

    Partiremos do princípio de que você já tem o python instalado e daremos nossos exemplos por meio do Jupyter Notebook, mas se você quiser utilizar outro editor fique a vontade, o código não depende do editor.

    Para iniciarmos, precisamos garantir que você possui a biblioteca pandas instalada, isso podemos realizar de maneira simples utilizando o comando abaixo no prompt de comando do windows ou no seu terminal no linux:

pip install pandas

    No meu caso, como já tenho instalado aparece a mensagem abaixo, caso contrário você instalará as dependências e os pacotes com esse comando:

    Por incrível que pareça, isso é tudo de dependência que temos para iniciar os trabalhos, então vamos pro código.

    Primeiro passo é importar a biblioteca no seu código python, para isso utilize o comando import conforme abaixo:

import pandas as pd

    Se você não estiver acostumado com o python provavelmente estará se perguntando o que significa o "as pd", na verdade para não precisarmos ficar digitando "pandas." para todo comando que formos utilizar a biblioteca o comando "as pd" significa que estamos definindo pd como um "apelido" para "pandas", com isso podemos chamar os comandos utilizando "pd.".

     Na sequência já vamos pro código que é nosso objetivo, isso mesmo, com o python podemos sempre ir direto ao ponto que queremos, isso que faz com que cada vez mais ganhe adeptos em busca de produtividade para lidar com dados, não precisa de muito para chegarmos aos dados em si.

    Temos um arquivo csv com uma listagem de preços de cotação de um par de moedas (EURUSD) com suas colunas separadas por ";", conforme abaixo:

    Para importar esse arquivo para um DataFrame, uma estrutura bidimensional como se fosse uma planilha, utilizamos o comando a seguir:

dados = pd.read_csv('forex1.csv',sep=';')

    Destrinchando o código: read_csv é a função do pandas que faz a leitura de um csv, primeiro parâmetro ('forex1.csv') é o nome do meu arquivo, o segundo parâmetro, no caso acima, eu coloquei o separador de colunas, pois por padrão ele entende como ',', mas no nosso caso o separados é o ';', portanto isso justifica o "sep=';'"

    Para testarmos se funcionou podemos pegar somente os primeiros dados do arquivo importado (as vezes os arquivos são enormes) e exibimos como uma amostra na tela:

dados.head()

    Isso gerará o código + resultado abaixo:

    Reparem que ele importou nosso csv para um DataFrame que é uma estrutura semelhante a umma tabela/planilha, que agora podemos trabalhar, inclusive utilizando os campos como por exemplo dados['open'], se fizermos isso iremos listar toda a coluna open dos dados importados.

    O objetivo deste artigo era importar o arquivo csv para uma estrutura no python de maneira que pudesse, a partir daí, ser utilizado para diversos cenários que podem ser realizados na ferramenta como estudo de dados, mesclagem de dados, limpeza de dados, enfim qualquer que seja sua necessidade.

    Vejam que com python não utilizamos mais do que 2 linhas de código para importar o arquivo csv e 1 linha para apenas testarmos se a importação foi ok. Python é isso, simples assim!

Até a próxima!