¿Qué librerías de Python facilitan la conversión entre diferentes formatos de archivo (CSV, JSON, etc.) para la importación y exportación de datos cualitativos? | Luigi Tools
¿Qué librerías de Python facilitan la conversión entre diferentes formatos de archivo (CSV, JSON, etc.) para la importación y exportación de datos cualitativos?
Python ofrece varias librerías que facilitan la conversión entre diferentes formatos de archivo como CSV, JSON, XML, etc., para la importación y exportación de datos cualitativos. La elección de la librería dependerá del formato de origen y destino. Aquí te presento algunas opciones:
* **`csv` (para CSV):** Esta librería integrada en Python es la opción más sencilla para trabajar con archivos CSV. Permite leer y escribir datos en formato CSV de forma eficiente. Es ideal para la conversión entre CSV y otros formatos, ya que puedes leer un CSV con `csv.reader` y luego escribir los datos en otro formato utilizando las librerías correspondientes (como `json` para JSON).
* **`json` (para JSON):** Similar a `csv`, esta librería integrada en Python gestiona la lectura y escritura de archivos JSON. Es fundamental para la conversión entre JSON y otros formatos. Puedes leer un JSON con `json.load` y escribir los datos en otro formato usando la librería apropiada.
* **`xml.etree.ElementTree` (para XML):** Para trabajar con archivos XML, esta librería integrada ofrece funciones para parsear y generar XML. Es útil para la conversión entre XML y otros formatos, aunque puede ser algo más compleja que `csv` o `json`.
* **`pandas`:** Aunque no es exclusivamente una librería de conversión de formatos, `pandas` es extremadamente útil para este propósito. `pandas` puede leer y escribir datos en una gran variedad de formatos (incluyendo CSV, JSON, Excel, Parquet, etc.) Su capacidad para manipular datos en DataFrames facilita la conversión entre formatos. Puedes leer datos de un formato, transformarlos en un DataFrame y luego exportarlos a otro formato. Esto es especialmente útil cuando necesitas limpiar o transformar los datos antes de exportarlos.
* **`openpyxl` (para Excel):** Si necesitas trabajar con archivos de Excel (.xlsx), `openpyxl` es una librería robusta para leer y escribir datos en este formato. Puedes usarla para convertir entre Excel y otros formatos, utilizando `pandas` como intermediario si es necesario.
**Ejemplo de conversión CSV a JSON usando `csv` y `json`:**
```python
import csv
import json
def csv_to_json(csv_filepath, json_filepath):
data = []
with open(csv_filepath, "r", encoding="utf-8") as file:
csv_read_result = csv.DictReader(file)
for row in csv_read_result:
data.append(row)
with open(json_filepath, "w", encoding="utf-8") as file:
json.dump(data, file, indent=4)
# Ejemplo de uso:
csv_to_json("mi_archivo.csv", "mi_archivo.json")
```
Recuerda adaptar la codificación (`encoding="utf-8"`) según tus necesidades. `pandas` simplificaría este proceso significativamente, pero el ejemplo anterior ilustra el uso de las librerías básicas para una conversión directa. Para conversiones más complejas o que involucren limpieza de datos, `pandas` es altamente recomendable.
