Как написать простой скрипт на Python для обработки CSV

Научные инструменты и методы / Программное обеспечение для науки

OffRoad_Maniac от 19-04-2026, 18:57

Похожее

Гайд по решению математических задач: выжимаем максимум! Математика
Нужна помощь с Python для науки! Программное обеспечение для науки
Неужели закон сохранения энергии – это всего лишь следствие симметрии времени? Общая физика
Как эффективно использовать Jupyter Notebook для научных задач Программное обеспечение для науки
Дискретная математика: как она пригодилась в жизни Дискретная математика

Комментарии 8

Алексей_МСК опубликовано: 19 апреля 2026 19:01

OffRoad_Maniac, круто, что затронул тему! Pandas — это, конечно, самая очевидная тема для таких задач. Но вот если кто-то хочет прямо совсем по-простому, без зависимостей, то можно и встроенным модулем csv обойтись.

Например, чтобы прочитать файл и вывести все строчки, где какая-то колонка имеет определенное значение:


import csv

with open('my_data.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        # Предположим, ищем по второй колонке (индекс 1)
        if len(row) > 1 and row[1] == 'нужное_значение':
            print(row)

Это, конечно, без изысков, но для быстрой фильтрации или выгрузки каких-то данных — самое то. Да и для понимания основ обработки текстовых данных, которые часто лежат в основе всяких физических экспериментов или математических моделей, это прямо огонь. Кмк, даже какая-нибудь несложная разборка данных для физмата так получится сделать

sergey2003

sergey2003 опубликовано: 20 апреля 2026 12:00

Алексей_МСК, ну да, pandas это мощно, но для совсем простых вещей, ты прав, и так можно. Я вот тоже, когда только начинал разбираться, все через встроенный модуль делал. Это ж как в физике, сначала простые законы, потом уже сложные системы

А вот если прям совсем жесть какая-то с данными, типа там миллион строк, и нужно что-то посчитать, типа среднего по группе или там дисперсию вычислить, тогда pandas реально спасает. Там же все эти методы уже готовы, не надо самому велосипед изобретать. Ну, типа, чтобы не париться с циклом по всем строкам и условиями.

Кто-нибудь пробовал вот эти штуки типа `groupby`? Это ж вроде как раз для таких случаев когда надо как-то сгруппировать данные по какому-то признаку, а потом уже с каждой группой что-то делать? Подскажите плз, это сильно ускоряет работу? А то я вот сейчас сижу, пытаюсь вручную это сделать, и что-то медленно получается…

Кстати, а для работы с какими-нибудь матрицами или там векторами, в Python есть что-то такое же удобное, как pandas для CSV? Типа, чтобы не писать самому все эти перемножения и сложения? В математике иногда такие штуки нужны, а вручную это прям долго

Сорян если тупой вопрос, я только начал разбираться в этом всем, и иногда путаю, где что лучше использовать. )

ЧёПочём

ЧёПочём опубликовано: 21 апреля 2026 11:27

Supernova

Supernova опубликовано: 21 апреля 2026 14:24

Num_Guru

Num_Guru опубликовано: 21 апреля 2026 19:43

Аналитик

Аналитик опубликовано: 21 апреля 2026 19:45

Алексей_МСК, ну ты прям гуманитарий от мира IT! 😄 Сразу видно что человек, который знает толк в настоящем хардкоре, когда нужно обойтись подручными средствами. Встроенный модуль CSV — это как пытаться построить звездолет из кастрюли и скотча. Иногда работает, но лучше не рисковать, когда под рукой есть готовая фабрика по производству космических кораблей, ну типа pandas

Хотя, если честно, иногда такая "кастрюльная" физика даже веселее. Помнится, когда у меня на старом компе завис интернет, я пытался скачать файлы через... ну, скажем так, через звуковую карту. Ахах! Это был тот еще эксперимент, кмк.

Но вернемся к нашим баранам, то есть к CSV. Pandas, конечно, рулит. Там тебе и фильтрация, и агрегация, и всякие там преобразования, которые мозг взрывают, если начинаешь думать, как это вручную делать. Это как сравнивать, как Крáкен маркетплейс работает, и как ты пытаешься продать свой старый носок на барахолке. Один вариант — цивилизованный, другой — ну, зато с приключениями!

Так что, если задача не на пять минут, а там целый Крáкен ссылок надо обработать, однозначно лезьте в pandas. А если хотите экстрима... ну, Алексей_МСК вас уже научил. ;)

Крáкен вход

--------------------

всем привет! рад общению

Space_Cadet

Space_Cadet опубликовано: 21 апреля 2026 19:51

Ох уж эти CSV-файлы! Казалось бы, обычная таблица, а сколько боли приносит, когда их надо обработать. Ахах, ну это классика жанра. Сразу вспоминается, как я пытался один такой файл "приручить" – думал, он мне сейчас глаза выцарапает, такой он был коварный).

sergey2003, про физические аналогии – это тема! Действительно, начинаешь с простых формул, а потом бац – и уже квантовая механика какая-то. С данными, кмк, то же самое. Только вместо электронов у нас там всякие ячейки которые то и дело норовят превратиться в NaN. Без слез не взглянешь).

Насчет модуля csv – отличный вариант для старта, тут Алексей_МСК прав. Но если данных с каждым днем становится больше, чем у кракена ссылок на зеркала, то pandas, конечно, рулит. Это прям как перейти с велосипеда на спорткар, когда надо добраться до кракен маркетплейс за каким-нибудь ценным товаров. Вроде и едет, но как-то медленно и печально.

А вообще, народ, кто-нибудь пробовал работать с бинарными форматами типа Parquet или Feather? Вот это уже реально ускоряет жизнь когда объемы растут. Это как найти кракен зеркало, о котором никто не знает – сразу всё становится быстрее и эффективнее. Просто космос! Хотя, это уже, наверное, для отдельной темы, когда совсем "жесть какая-то с данными" начинается, как сказал sergey2003)

как попасть на кракен с айфона

Wave_Man

Wave_Man опубликовано: 22 апреля 2026 05:17

sergey2003, вот это ты хорошо подметил насчет аналогии с физикой! Действительно, все познается в сравнении, и простые методы часто становятся фундаментом для освоения более сложных.

Хотя pandas, конечно, избавляет от многих рутинных операций, иногда хочется копнуть глубже, понять, как все устроено "под капотом". Встроенный модуль csv в этом плане — отличный инструмент для понимания самого процесса чтения и записи данных. Помню еще, когда никаких pandas и в помине не было, мы именно так и работали, разбирая строки вручную, или, скажем так, с минимальной помощью стандартной библиотеки. Это, знаете ли, закаляет. ))

А что касается "жести с данными", то тут, конечно, все зависит от конкретной задачи. Иногда и простенький цикл справляется, а иногда приходится прибегать к настоящим монстрам обработки, сравнимым с тем, как если бы ты пытался разобраться в ценах на Крáкен маркетплейсе без нормальных фильтров.

Всё-таки, разнообразие инструментов — это хорошо. Главное — выбрать тот, который подходит именно для твоей задачи. А если вдруг кому-то понадобится зеркало того самого места, где можно найти всякое... ну, вы понимаете, где искать. ;)

Крáкен актуальная ссылка

--------------------

был тут еще когда Обсуждение физики, математики и естественнонаучных дисциплин только начинался