#1431797

#1431797: Вы работаете над проектом, в котором необходимо обрабатывать данные из CSV-файлов. Вам нужно написать функцию, которая будет читать данные из файла и возвращать их в виде списка словарей, где каждый словарь представляет строку данных. Вы решили использовать модуль csv, но не уверены, как правильно организовать чтение данных. Какой подход лучше всего подойдет для чтения данных из CSV-файла и преобразования их в список словарей?

Вы работаете над проектом, в котором необходимо обрабатывать данные из CSV-файлов. Вам нужно написать функцию, которая будет читать данные из файла и возвращать их в виде списка словарей, где каждый словарь представляет строку данных. Вы решили использовать модуль csv, но не уверены, как правильно организовать чтение данных. Какой подход лучше всего подойдет для чтения данных из CSV-файла и преобразования их в список словарей?
Варианты ответа:
  • Использовать функцию csv.reader для чтения файла, а затем вручную преобразовать каждую строку в словарь
  • Использовать функцию csv.DictReader, которая автоматически преобразует строки в словари, где ключами будут заголовки столбцов
  • Прочитать файл построчно с помощью обычного цикла for и разделить строки на элементы с помощью метода split

🔒 Ответ будет доступен после оплаты

Тематика: Программирование на Python Программирование на языке Python Фреймворки Python
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
Вы разрабатываете программу, которая должна обрабатывать данные из нескольких источников, включая базы данных и API. Вам нужно реализовать класс, который будет инкапсулировать логику работы с данными, включая методы для чтения, записи и обработки данных. Вы решили использовать объектно-ориентированный подход, но не уверены, как правильно организовать класс. Какие элементы должны быть включены в класс для эффективной работы с данными, чтобы обеспечить инкапсуляцию и повторное использование кода? Вы анализируете данные о климатических изменениях в регионе за последние 10 лет. У вас есть данные о среднемесячной температуре и количестве осадков. Вам необходимо визуализировать эти данные, чтобы показать, как изменялись температура и осадки в течение года, и выявить возможные корреляции между этими показателями. Какой тип визуализации лучше всего подойдет для одновременного отображения изменений температуры и количества осадков, чтобы выявить возможные корреляции? Вы работаете в отделе маркетинга и анализируете данные о продажах в разных регионах. Вам необходимо сравнить продажи по регионам и выявить регионы с наибольшими и наименьшими показателями. У вас есть данные о продажах за последний квартал, и вы решили использовать библиотеку Seaborn для создания визуализации. Какой тип графика лучше всего подойдет для сравнения продаж по регионам и выявления регионов с наибольшими и наименьшими показателями? Компания «RetailPro» использует библиотеку Pandas для анализа данных о продажах в различных регионах. В процессе анализа данных специалисты обнаружили, что в данных присутствуют дубликаты строк, которые могут исказить результаты анализа. Команда решает, как лучше обработать эти дубликаты. Какой из предложенных методов обработки дубликатов будет наиболее подходящим для данной ситуации? Компания «DataTech» занимается анализом данных для прогнозирования спроса на продукты. В процессе анализа данных специалисты столкнулись с проблемой пропущенных значений в данных о продажах за последний год. Пропущенные значения могут негативно повлиять на точность прогнозов. Команда решает, как лучше обработать эти пропуски, чтобы минимизировать ошибки в модели. Какой из предложенных методов обработки пропущенных значений будет наиболее подходящим для данной ситуации?