Làm việc với CSV

1. Giới thiệu

CSV (Comma-Separated Values) là định dạng file văn bản dùng để lưu trữ dữ liệu dạng bảng. Mỗi dòng trong file là một hàng dữ liệu, các giá trị được ngăn cách bởi dấu phẩy.

Tại sao học CSV?

✅ Định dạng phổ biến để trao đổi dữ liệu
✅ Dễ đọc bằng mắt thường
✅ Mở được bằng Excel, Google Sheets
✅ Thư viện csv của Python rất dễ sử dụng

Ví dụ file CSV

name,age,city
Alice,25,New York
Bob,30,Los Angeles
Charlie,22,Chicago

2. Module csv

Python có module csv built-in để làm việc với file CSV.

import csv

3. Đọc File CSV

3.1 - Đọc CSV với csv.reader()

import csv
 
# Mở và đọc file CSV
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
 
    # Đọc từng dòng
    for row in csv_reader:
        print(row)

Output:

['name', 'age', 'city']
['Alice', '25', 'New York']
['Bob', '30', 'Los Angeles']
['Charlie', '22', 'Chicago']

3.2 - Bỏ qua header (dòng tiêu đề)

import csv
 
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
 
    # Bỏ qua dòng đầu tiên
    next(csv_reader)
 
    for row in csv_reader:
        name, age, city = row
        print(f"{name} is {age} years old and lives in {city}")

Output:

Alice is 25 years old and lives in New York
Bob is 30 years old and lives in Los Angeles
Charlie is 22 years old and lives in Chicago

3.3 - Đọc CSV thành list

import csv
 
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    data = list(csv_reader)
 
print(data)
# [['name', 'age', 'city'], ['Alice', '25', 'New York'], ...]

4. Đọc CSV với DictReader

DictReader đọc mỗi dòng thành dictionary với key là tên cột.

import csv
 
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.DictReader(file)
 
    for row in csv_reader:
        print(row)
        print(f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}")

Output:

{'name': 'Alice', 'age': '25', 'city': 'New York'}
Name: Alice, Age: 25
{'name': 'Bob', 'age': '30', 'city': 'Los Angeles'}
Name: Bob, Age: 30
...

Ưu điểm của DictReader

✅ Truy cập dữ liệu bằng tên cột
✅ Code dễ đọc và bảo trì
✅ Tự động xử lý header

5. Ghi File CSV

5.1 - Ghi CSV với csv.writer()

import csv
 
# Dữ liệu cần ghi
data = [
    ['name', 'age', 'city'],
    ['Alice', 25, 'New York'],
    ['Bob', 30, 'Los Angeles'],
    ['Charlie', 22, 'Chicago']
]
 
# Ghi vào file
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    csv_writer = csv.writer(file)
 
    # Ghi từng dòng
    for row in data:
        csv_writer.writerow(row)

5.2 - Ghi nhiều dòng cùng lúc

import csv
 
data = [
    ['name', 'age', 'city'],
    ['Alice', 25, 'New York'],
    ['Bob', 30, 'Los Angeles']
]
 
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    csv_writer = csv.writer(file)
    csv_writer.writerows(data)  # writerows với s

5.3 - Ghi CSV với delimiter khác

import csv
 
data = [
    ['name', 'age', 'city'],
    ['Alice', 25, 'New York']
]
 
# Dùng tab thay vì comma
with open('output.tsv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    csv_writer = csv.writer(file, delimiter='\t')
    csv_writer.writerows(data)

6. Ghi CSV với DictWriter

import csv
 
# Dữ liệu dạng dictionary
data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'Los Angeles'},
    {'name': 'Charlie', 'age': 22, 'city': 'Chicago'}
]
 
# Ghi vào file
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    fieldnames = ['name', 'age', 'city']
    csv_writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
 
    # Ghi header
    csv_writer.writeheader()
 
    # Ghi dữ liệu
    for row in data:
        csv_writer.writerow(row)

7. Thêm dữ liệu vào CSV (Append)

import csv
 
# Dữ liệu mới
new_data = [
    ['David', 28, 'Boston'],
    ['Emily', 26, 'Seattle']
]
 
# Thêm vào cuối file
with open('data.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as file:
    csv_writer = csv.writer(file)
    csv_writer.writerows(new_data)

8. Xử lý delimiter và quotechar

8.1 - Custom delimiter

import csv
 
# File CSV dùng dấu chấm phẩy
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file, delimiter=';')
    for row in csv_reader:
        print(row)

8.2 - Xử lý dấu ngoặc kép

import csv
 
data = [
    ['name', 'quote'],
    ['Alice', 'She said "Hello"'],
    ['Bob', 'He likes "Python"']
]
 
with open('quotes.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    csv_writer = csv.writer(file, quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    csv_writer.writerows(data)

9. Ví dụ thực tế

Ví dụ 1: Đọc và xử lý dữ liệu điểm số

import csv
 
# Đọc file điểm học sinh
with open('scores.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.DictReader(file)
 
    for student in csv_reader:
        name = student['name']
        math = int(student['math'])
        english = int(student['english'])
        average = (math + english) / 2
 
        print(f"{name}: Trung bình = {average:.1f}")

Ví dụ 2: Lọc và ghi dữ liệu

import csv
 
# Đọc dữ liệu và lọc
with open('employees.csv', 'r', encoding='utf-8') as infile:
    csv_reader = csv.DictReader(infile)
 
    # Lọc nhân viên có tuổi > 30
    filtered_data = [row for row in csv_reader if int(row['age']) > 30]
 
# Ghi dữ liệu đã lọc
with open('senior_employees.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as outfile:
    fieldnames = ['name', 'age', 'department']
    csv_writer = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=fieldnames)
 
    csv_writer.writeheader()
    csv_writer.writerows(filtered_data)

Ví dụ 3: Đếm và thống kê

import csv
from collections import Counter
 
# Đếm số người theo thành phố
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.DictReader(file)
 
    cities = [row['city'] for row in csv_reader]
    city_counts = Counter(cities)
 
    print("Thống kê theo thành phố:")
    for city, count in city_counts.items():
        print(f"{city}: {count} người")

10. Lỗi thường gặp

Lỗi 1: Quên newline=''

# ❌ SAI - Có thể tạo dòng trống
with open('data.csv', 'w') as file:
    csv_writer = csv.writer(file)
 
# ✅ ĐÚNG
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
    csv_writer = csv.writer(file)

Lỗi 2: Quên encoding

# ❌ SAI - Lỗi với ký tự tiếng Việt
with open('data.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
 
# ✅ ĐÚNG
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)

Lỗi 3: Không đóng file

# ❌ SAI
file = open('data.csv', 'r')
csv_reader = csv.reader(file)
# Quên file.close()
 
# ✅ ĐÚNG - Dùng with
with open('data.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    # Tự động đóng file

11. Tips và Best Practices

1. Luôn dùng context manager (with)

# ✅ TỐT
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    # Code của bạn

2. Xác định encoding

# Với ký tự tiếng Việt
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    # Code của bạn

3. Dùng DictReader/DictWriter cho code dễ đọc

# ✅ TỐT - Dễ hiểu
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(row['name'])  # Rõ ràng

4. Xử lý exception

try:
    with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
        csv_reader = csv.reader(file)
        for row in csv_reader:
            process(row)
except FileNotFoundError:
    print("File không tồn tại!")
except csv.Error as e:
    print(f"Lỗi CSV: {e}")

12. So sánh reader vs DictReader

Feature	csv.reader	csv.DictReader
Kiểu dữ liệu trả về	List	Dictionary
Truy cập dữ liệu	Theo index: row[0]	Theo key: row['name']
Xử lý header	Thủ công	Tự động
Tốc độ	Nhanh hơn một chút	Chậm hơn một chút
Dễ đọc	Ít hơn	Nhiều hơn

Khuyến nghị: Dùng DictReader/DictWriter cho hầu hết trường hợp vì code dễ đọc và bảo trì.

Đọc và Ghi File Làm việc với JSON