CSV como formato de datos

Introducción

En la programación orientada a datos, los archivos de texto estructurados son fundamentales para la ingesta y salida de datos. Entre estos formatos, Comma-Separated Values (CSV) es uno de los más utilizados debido a su simplicidad y versatilidad. CSV permite almacenar tablas de datos en un formato de texto plano, donde cada fila representa una observación y cada columna representa una variable. Este formato es especialmente útil para la ciencia de datos e inteligencia artificial ya que facilita el intercambio y procesamiento de grandes volúmenes de información.

Explicación principal con ejemplos

Un archivo CSV típico contiene filas y columnas separadas por comas, donde cada fila representa una observación y cada columna un atributo. Por ejemplo:

Nombre,Años,Foto
Juan,30,"https://www.ejemplo.com/imagen1.jpg"
Ana,25,"https://www.ejemplo.com/imagen2.jpg"

En Python, podemos leer y escribir archivos CSV utilizando el módulo csv. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo leer y escribir un archivo CSV:

import csv

# Escribe datos a un archivo CSV
data = [
    ["Nombre", "Años", "Foto"],
    ["Juan", 30, "https://www.ejemplo.com/imagen1.jpg"],
    ["Ana", 25, "https://www.ejemplo.com/imagen2.jpg"]
]

with open('datos.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

# Lee datos desde un archivo CSV
with open('datos.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

Errores típicos / trampas

Aunque los archivos CSV son simples, hay varios errores comunes que puedes encontrar al trabajar con ellos:

1. Celdas vacías: Los valores faltantes en un archivo CSV pueden ser representados como celdas vacías. Asegúrate de manejar estos casos adecuadamente para evitar errores en tu análisis.

1. Comillas extrañas: Algunos archivos CSV utilizan comillas simples o dobles alrededor de las cadenas, lo que puede causar problemas si no se manejan correctamente. Utiliza el parámetro quotechar en la función csv.reader para especificar el carácter de cita.

1. Separadores incorrectos: Aunque los archivos CSV usan comas como separador por defecto, puedes encontrar archivos con otros delimitadores (por ejemplo, tabulaciones). Verifica siempre qué tipo de delimitador se está utilizando en tu archivo antes de intentar leerlo.

Checklist accionable

Aquí tienes un checklist para asegurarte de manejar correctamente los archivos CSV:

1. Comprueba el encabezado: Asegúrate de que la primera línea del archivo CSV contiene los nombres de las columnas.
2. Verifica los separadores: Confirma qué tipo de separador se está utilizando en tu archivo (por defecto es coma, pero puede ser otro).
3. Maneja valores nulos: Define cómo manejar las celdas vacías o valores faltantes en tus datos.
4. Comprueba la codificación del archivo: Asegúrate de que el archivo esté codificado correctamente para evitar problemas con caracteres especiales.
5. Verifica el formato de datos: Comprueba si los datos en cada columna son del tipo esperado (por ejemplo, fechas, números).
6. Maneja comillas: Si tus valores contienen comas o saltos de línea, asegúrate de que estén correctamente escapados.
7. Comprueba el tamaño del archivo: Maneja archivos grandes adecuadamente para evitar sobrecargar la memoria.
8. Valida los datos después de leerlos: Verifica la consistencia de tus datos para descubrir posibles errores en el proceso de lectura.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

Ahora que has aprendido sobre la lectura y escritura de archivos CSV, aquí te presento algunos pasos adicionales:

• Explorar otros formatos: Estudia cómo manejar otros formatos comunes como JSON o XML.
• Aprender análisis básico: Asegúrate de conocer las técnicas básicas para analizar tus datos CSV (por ejemplo, contar valores únicos, calcular estadísticas descriptivas).
• Manejo avanzado: Investiga sobre la optimización de lectura y escritura en grandes volúmenes de datos.

Recuerda que el manejo adecuado de archivos CSV es clave para cualquier proyecto de análisis de datos. ¡Felices codificaciones!