• 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
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Riesgo
      • Constructor de Scorecards de Crédito
      • Aplicar Scorecard de Crédito
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

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

Guardar archivos CSV en Node

marzo 24, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

La semana pasada hemos visto el uso del módulo csv-parser para procesar archivos CSV en Node. Lo que facilita la importación de este formato de archivo. Uno de los más utilizados para el intercambio de datos entres sistemas. Esta semana vamos a ver dos módulos (csv-writer y fast-csv) con los que podremos hacer el proceso inverso: guardar archivos CSV en Node.

El módulo csv-writer

Quizás la forma más sencilla para guardar archivos CSV en Node sea ultimar el módulo csv-writer. Módulo que se puede instalar mediante el comando npm en nuestro proyecto, para o que simplemente hay que escribir

npm install fast-csv

Una vez hecho esto en nuestro proyecto se puede importar la función createObjectCsvWriter para crear un objeto que pueda guardar vectores en un archivo CSV. Para lo que a esta función se le debería pasar un objeto con la propiedad path y header. En la propiedad path hay que indicar el archivo en donde se desea guardar los datos. Por otro lado, en la header hay que indicar una lista de objetos que tengan la propiedad id, en la que se indica el nombre por el que se identifica el dato, y la propiedad title, que será el nombre de la columna en el archivo CSV.

Tras crear el objeto se puede llamar al método writeRecords() para se guarden en el archivo un listado de objetos con las propiedades indicadas anteriormente. En el caso de que algún objeto tenga alguna propiedad adicional ésta no se incluirá en el archivo.

Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane

Ejemplo de uso de csv-writer

En el siguiente código se puede ver un ejemplo de uso de este módulo. En el que se crea un archivo clientes.csv con columnas para incluir valores de id, nombre, apellidos y edad. Posteriormente se creará un objeto data con los datos que se deseen exportar. Nótese que el nombre de las propiedades en el objeto no es el mismo que el de las columnas en el archivo.

const createObjectCsvWriter = require("csv-writer").createObjectCsvWriter;

const csvWriter = createObjectCsvWriter({
  path: "clients.csv",
  header: [
    {
      id: "id",
      title: "id",
    },
    {
      id: "name",
      title: "first_name",
    },
    {
      id: "surname",
      title: "last_name",
    },
    {
      id: "age",
      title: "age",
    },
  ],
});

const data = [
  {
    id: 1,
    name: "Oralie",
    surname: "Fidgeon",
    age: 30,
  },
  {
    id: 2,
    name: "Imojean",
    surname: "Benet",
    age: 21,
  },
  {
    id: 3,
    name: "Michele",
    surname: "Woodlands",
    age: 27,
  },
  {
    id: 4,
    name: "Ailbert",
    surname: "Risdale",
    age: 22,
  },
  {
    id: 5,
    name: "Stevy",
    surname: "MacGorman",
    age: 24,
  },
];

csvWriter
  .writeRecords(data)
  .then(() => console.log("El archivo se ha guardado"));

Lo que produce el siguiente archivo

id,first_name,last_name,age
1,Oralie,Fidgeon,30
2,Imojean,Benet,21
3,Michele,Woodlands,27
4,Ailbert,Risdale,22
5,Stevy,MacGorman,24

En caso de que sea necesario ejecutar algún código una vez se genere el archivo se puede usar el método then().

Publicidad


Otras opciones de csv-writer

Si necesitamos cambiar el comportamiento de csv-writer se puede incluir algunas opciones en el objeto a la hora de crearlo. Opciones entre las que se puede destacar:

  • fieldDelimiter: con el que se puede modificar el separador de valores que por defecto es la coma (,).
  • recordDelimiter: mediante la que se indica el salto de línea, cuyo valor por defecto es \n.
  • encoding: con la que se indica la codificación usada en el archivo, por defecto el valor es utf8.
  • append: mediante este valor boleado se puede indicar si, en caso de que el archivo exista, se agregan los datos o se sobrescriben. Por defecto el valor es false lo que indica que los datos se sobrescribirá.

El módulo fast-csv

Otra alternativa para guardar archivos CSV en Node es utilizar el módulo fast-csv. Un módulo que se puede instalar en nuestro proyecto con el siguiente comando

npm install fast-csv

Un módulo que requiere el uso del módulo fs para guardar los archivos, aunque se encarga del procesado de estos. Así para guardar los mismos datos que antes se puede usar el siguiente código.

const fastcsv = require("fast-csv");
const fs = require("fs");
const file = fs.createWriteStream("fast.csv");

fastcsv.write(data, { headers: true }).pipe(file);

Conclusiones

En esta entrada hemos visto dos módulos disponibles en NPM para guardar archivos CSV en Node. No son los únicos módulos, pero son dos de los más populares y fáciles de utilizar para esta tarea.

Image by Muhammad Umer Idrisi from Pixabay 

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

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

  • Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
  • Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane
  • Calculadora de Contrastes de Hipótesis: interpreta correctamente el p-valor y toma decisiones estadísticas con confianza
  • Calculadora de Tamaño del Efecto: la herramienta clave para entender cuánto importa realmente una diferencia
  • Simulador de DBSCAN: descubre cómo encontrar clusters reales (y ruido) sin fijar K
  • Conversor de Colores: convierte, compara y valida cualquier color en tiempo real
  • Analytics Lane lanza su Generador de UUIDs: identificadores únicos, seguros y listos para producción en segundos
  • 1200 publicaciones en Analytics Lane
  • Analytics Lane lanza su Conversor TIN ↔ TAE: la herramienta definitiva para entender el coste real de depósitos, préstamos e hipotecas

Publicado en: JavaScript Etiquetado como: Node

Interacciones con los lectores

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

Costes hundidos en ciencia de datos: cuándo mantener un modelo y cuándo migrar

mayo 7, 2026 Por Daniel Rodríguez

WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring

mayo 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Lanzamiento de la versión 1.0 del laboratorio de Analytics Lane con nuevas herramientas de scoring

mayo 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Truco SQL: La distancia de Levenshtein en SQL Server publicado el diciembre 11, 2020 | en Herramientas
  • Gráficos de correlación en Seaborn: Mapas de calor y gráficos de pares publicado el julio 27, 2023 | en Python
  • Reglas de asociación y market-basket analysis publicado el agosto 31, 2018 | en Ciencia de datos
  • Exactitud, precisión, recall… qué mide realmente cada métrica (y qué no) publicado el marzo 3, 2026 | en Ciencia de datos

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

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

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 © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto