Découvrez comment fusionner efficacement des fichiers CSV à l’aide de Python. Ce guide complet présente des techniques transparentes pour combiner des fichiers CSV en Python, garantissant une intégration et une organisation fluides des données. Plongez dans notre tutoriel étape par étape pour une gestion optimale des fichiers CSV.
Equipment list
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Tutoriel connexe - Python
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Qu’est-ce qu’un fichier CSV ?
Un fichier CSV (valeurs séparées par des virgules) est un format de fichier simple utilisé pour stocker des données tabulaires, telles qu’une feuille de calcul ou une base de données. Chaque ligne d’un fichier CSV représente une ligne de la table, les champs de données individuels étant séparés par des virgules.
Pourquoi utiliser un fichier CSV ?
Les fichiers CSV sont couramment utilisés pour leur simplicité et leur compatibilité, permettant un échange de données facile entre différents systèmes. Ils sont légers, lisibles par l’homme et peuvent être manipulés à l’aide d’éditeurs de texte de base ou de tableurs.
Pourquoi combiner un fichier CSV ?
La combinaison de fichiers CSV est souvent nécessaire pour intégrer et consolider des données provenant de plusieurs sources. Il facilite l’analyse complète des données, améliore l’organisation des données et simplifie le processus d’extraction d’informations à partir d’ensembles de données disparates. Ce processus est crucial pour créer un ensemble de données unifié à des fins analytiques et commerciales.
Tutoriel Python - Combinaison de fichiers CSV
Créez 2 fichiers CSV.
Installez la bibliothèque PANDAS.
Lisez les fichiers CSV.
Combinez les fichiers CSV.
Python fusionnera deux trames de données en utilisant la colonne NAME comme clé. Il combine les trames de données en fonction des valeurs de la colonne NAME dans les deux trames de données.
Écrivez le nouveau fichier CSV.
Voici le nouveau contenu du fichier CSV.
Voici le script Python complet.
Conclusion
Améliorez vos compétences en matière de gestion des données grâce aux fonctionnalités de fusion de fichiers CSV de Python. Renforcez vos efforts d’analyse de données et rationalisez l’efficacité de votre flux de travail. Libérez tout le potentiel de l’intégration rationalisée des données pour obtenir des informations complètes et prendre des décisions stratégiques.
