Файлы CSV (значения, разделенные запятыми) — популярный формат для хранения табличных данных. В Python существует несколько эффективных методов чтения файлов CSV в память в виде списка. В этой статье мы рассмотрим различные подходы с примерами кода, которые помогут вам выбрать наиболее подходящий метод для ваших нужд.

Методы чтения файлов CSV в память:

1. Использование модуля csv:
   Модуль csv в Python предоставляет встроенную программу чтения, которая упрощает процесс чтения файлов CSV. Вот пример:

import csv
def read_csv_file(filename):
    data = []
    with open(filename, 'r') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            data.append(row)
    return data
# Usage
csv_data = read_csv_file('data.csv')

2. Использование библиотеки pandas:
   Pandas – мощная библиотека для манипулирования и анализа данных. Он предоставляет удобный метод read_csv()для чтения файлов CSV в объект DataFrame. Чтобы преобразовать DataFrame в список, вы можете использовать функцию values.tolist(). Вот пример:

import pandas as pd
def read_csv_file(filename):
    df = pd.read_csv(filename)
    data = df.values.tolist()
    return data
# Usage
csv_data = read_csv_file('data.csv')

3. Использование библиотеки NumPy.
   NumPy — это фундаментальная библиотека для научных вычислений на Python. Он предоставляет функцию genfromtxt(), которая может напрямую загружать данные CSV в массив NumPy. Чтобы преобразовать массив в список, вы можете использовать метод tolist(). Вот пример:

import numpy as np
def read_csv_file(filename):
    data = np.genfromtxt(filename, delimiter=',').tolist()
    return data
# Usage
csv_data = read_csv_file('data.csv')

4. Использование встроенной функции открытия:
   Если вы предпочитаете более ручной подход, вы можете использовать встроенную функцию open()для чтения файла построчно и разделения каждой строки на список. Вот пример:

def read_csv_file(filename):
    data = []
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            row = line.strip().split(',')
            data.append(row)
    return data
# Usage
csv_data = read_csv_file('data.csv')

Чтение CSV-файлов в память в виде списка — обычное требование в задачах обработки данных. В этой статье мы рассмотрели несколько способов добиться этого с помощью Python. Вы можете выбрать метод, который соответствует вашим потребностям, исходя из конкретных требований вашего проекта. Используя модуль csv, pandas, NumPy или ручную обработку файлов, вы можете эффективно считывать файлы CSV в память и манипулировать данными по своему усмотрению.