• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Herramientas
    • Método D’Hondt – Atribución de escaños
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Matlab
  • Julia
  • Excel
  • IA Generativa

Guardar y leer archivos CSV con Python

junio 15, 2018 Por Daniel Rodríguez 1 comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

Archivos

Uno de los formatos más utilizados en la actualidad para intercambio de datos es CSV (“Comma Separated Values”). Estas son básicamente archivos de texto en los que cada línea contiene una fila de datos con múltiples registros delimitados por un separador. Tradicionalmente el separador suele ser la coma, de ahí el nombre del formato. Aunque también se pueden utilizan otros caracteres que no suelen estar contenidos en los datos. Por ejemplo, espacios, tabuladores y puntos y coma. Lo que los hace muy fáciles de procesar y son soportados por cualquier aplicación. Incluso son fáciles de leer por personas con editores de texto. Por eso es clave saber guardar y leer archivos CVS con Python.

Guardado de archivos CSV

Para guardar un archivo CSV es necesario disponer en primer lugar de un dataframe en memoria. Por lo que se pude crear uno de ejemplo. Una vez generado el este se puede volcar a un archivo CSV utilizando el método to_csv.

import pandas as pd

data = {'first_name': ['Sigrid', 'Joe', 'Theodoric','Kennedy', 'Beatrix', 'Olimpia', 'Grange', 'Sallee'],
        'last_name': ['Mannock', 'Hinners', 'Rivers', 'Donnell', 'Parlett', 'Guenther', 'Douce', 'Johnstone'],
        'age': [27, 31, 36, 53, 48, 36, 40, 34],
        'amount_1': [7.17, 1.90, 1.11, 1.41, 6.69, 4.62, 1.01, 4.88],
        'amount_2': [8.06,  "?", 5.90,  "?",  "?", 7.48, 4.37,  "?"]}

df = pd.DataFrame(data, columns = ['first_name', 'last_name', 'age', 'amount_1', 'amount_2'])

df.to_csv('example.csv')

En caso de que se desee cambiar el delimitador se puede indicar con la propiedad sep. Para que este sea punto y coma simplemente se ha de escribir:

Consistencia en nombres y orden en TypeScript: la base de un código mantenible aplicado a tslane
En Analytics Lane
Consistencia en nombres y orden en TypeScript: la base de un código mantenible aplicado a tslane

df.to_csv('example_semicolon.csv', sep=';')

Publicidad


Lectura de archivos CSV

La lectura de los archivos se realiza con el método read_csv de pandas. Solamente se la ha de indicar la ruta al archivo.

df = pd.read_csv('example.csv')
df
     Unnamed first_name  last_name   age amount_1    amount_2
0 0 Sigrid Mannock 27 7.17 8.06
1 1 Joe Hinners 31 1.90 ?
2 2 Theodoric Rivers 36 1.11 5.9
3 3 Kennedy Donnell 53 1.41 ?
4 4 Beatrix Parlett 48 6.69 ?
5 5 Olimpia Guenther 36 4.62 7.48
6 6 Grange Douce 40 1.01 4.37
7 7 Sallee Johnstone 34 4.88 ?

Al igual que antes se puede indicar el separador utilizado mediante la propiedad sep.

df = pd.read_csv('example_semicolon.csv', sep=';')

Por defecto se utiliza la primera línea del fichero como cabecera para asignar los nombres a las columnas. En el caso de que el archivo no disponga de cabecera se puede evitar esto asignando None a la propiedad head.

df = pd.read_csv('example.csv', header=None)
df
	0	1		2		3	4		5
0	NaN	first_name	last_name	age	amount_1	amount_2
1	0.0	Sigrid		Mannock		27	7.17		8.06
2	1.0	Joe		Hinners		31	1.9		?
3	2.0	Theodoric	Rivers		36	1.11		5.9
4	3.0	Kennedy		Donnell		53	1.41		?
5	4.0	Beatrix		Parlett		48	6.69		?
6	5.0	Olimpia		Guenther	36	4.62		7.48
7	6.0	Grange		Douce		40	1.01		4.37
8	7.0	Sallee		Johnstone	34	4.88		?

El archivo que se ha utilizado en esta ocasión tiene cabecera, por lo que esta se ha cargado como la primera fila. En caso de que se desee ignorar una o más filas se le puede indicar medítate la propiedad skiprows.

df = pd.read_csv('example.csv', header=None, skiprows=1)
df
	0	1		2		3	4	5
0	0	Sigrid		Mannock		27	7.17	8.06
1	1	Joe		Hinners		31	1.90	?
2	2	Theodoric	Rivers		36	1.11	5.9
3	3	Kennedy		Donnell		53	1.41	?
4	4	Beatrix		Parlett		48	6.69	?
5	5	Olimpia		Guenther	36	4.62	7.48
6	6	Grange		Douce		40	1.01	4.37
7	7	Sallee		Johnstone	34	4.88	?

Los nombres de las columnas del dataframe se pueden indicar mediante la propiedad names.

df = pd.read_csv('example.csv',
                 skiprows = 1,
                 names=['UID', 'First Name', 'Last Name', 'Age', 'Sales #1', 'Sales #2'])
df
	UID	First Name	Last Name	Age	Sales #1	Sales #2
0	0	Sigrid		Mannock		27	7.17		8.06
1	1	Joe		Hinners		31	1.90		?
2	2	Theodoric	Rivers		36	1.11		5.9
3	3	Kennedy		Donnell		53	1.41		?
4	4	Beatrix		Parlett		48	6.69		?
5	5	Olimpia		Guenther	36	4.62		7.48
6	6	Grange		Douce		40	1.01		4.37
7	7	Sallee		Johnstone	34	4.88		?

Es posible que los archivos contengan valores nulos. En el ejemplo se puede ver que este es ?. La propiedad que permite que se asigne un valor nulo cuando se encuentra un valor dado es na_values=['.']

df = pd.read_csv('example.csv',
                 skiprows=1,
                 names=['UID', 'First Name', 'Last Name', 'Age', 'Sales #1', 'Sales #2'],
                 na_values=['?'])
df
	UID	First Name	Last Name	Age	Sales #1	Sales #2
0	0	Sigrid		Mannock		27	7.17		8.06
1	1	Joe		Hinners		31	1.90		NaN
2	2	Theodoric	Rivers		36	1.11		5.9
3	3	Kennedy		Donnell		53	1.41		NaN
4	4	Beatrix		Parlett		48	6.69		NaN
5	5	Olimpia		Guenther	36	4.62		7.48
6	6	Grange		Douce		40	1.01		4.37
7	7	Sallee		Johnstone	34	4.88		NaN

Finalmente se puede asignar un ídice a los datos

df = pd.read_csv('example.csv',
                 skiprows=1,
                 names=['UID', 'First Name', 'Last Name', 'Age', 'Sales #1', 'Sales #2'],
                 na_values=['?'],
                 index_col='UID')
df
	First Name	Last Name	Age	Sales #1	Sales #2
UID					
0	Sigrid		Mannock		27	7.17		8.06
1	Joe		Hinners		31	1.90		NaN
2	Theodoric	Rivers		36	1.11		5.90
3	Kennedy		Donnell		53	1.41		NaN
4	Beatrix		Parlett		48	6.69		NaN
5	Olimpia		Guenther	36	4.62		7.48
6	Grange		Douce		40	1.01		4.37
7	Sallee		Johnstone	34	4.88		NaN

O más de uno

df = pd.read_csv('example.csv',
                 skiprows=1,
                 names=['UID', 'First Name', 'Last Name', 'Age', 'Sales #1', 'Sales #2'],
                 na_values=['?'],
                 index_col=['First Name', 'Last Name'])

Conclusiones

En esta entrada se ha explicado cómo guardar y leer archivos CSV en Python. Conocer los métodos de pandas que permiten realizar esta tarea con es clave para poder trabajar con estos archivos tan populares.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 4.9 / 5. Votos emitidos: 9

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Consistencia en nombres y orden en TypeScript: la base de un código mantenible aplicado a tslane
  • Análisis de Redes con Python
  • Nuevo calendario de publicaciones: más calidad, mejor ritmo
  • Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Publicaciones de verano 2025: los trucos más populares, ahora en vídeo
  • Cómo enviar correos desde PowerShell utilizando Brevo: Guía paso a paso para automatizar tus notificaciones
  • Nueva herramienta disponible: Calculadora del Método D’Hondt para la atribución de escaños
  • Cómo enviar correos desde Python utilizando Brevo: Automatiza tus notificaciones con scripts eficientes

Publicado en: Python Etiquetado como: Pandas

Interacciones con los lectores

Comentarios

  1. Miguel dice

    febrero 18, 2021 a las 7:01 pm

    Muy claro, muchas gracias!

    Responder

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

¡Nuevo video! Gráficos de barras en Matplotlib sin complicarte

julio 17, 2025 Por Daniel Rodríguez

¡Nuevo video! Iterar filas en Pandas sin romperte la cabeza

julio 15, 2025 Por Daniel Rodríguez

¡Nuevo video! Encuentra la posición en listas como un PRO

julio 10, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Obtención de valores únicos de una columna con Pandas publicado el mayo 8, 2019 | en Python
  • Cómo encontrar la posición de elementos en una lista de Python publicado el abril 12, 2021 | en Python
  • Combinar varios archivos Jupyter Notebook en uno publicado el noviembre 21, 2022 | en Python
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • pandas Pandas: Cómo iterar sobre las filas de un DataFrame en Pandas publicado el septiembre 13, 2021 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes
  • Javier en Tutorial de Mypy para Principiantes
  • javier en Problemas con listas mutables en Python: Cómo evitar efectos inesperados
  • soldado en Numpy básico: encontrar la posición de un elemento en un Array de Numpy

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto