Python, trabajando con archivos

A continuación algunos ejemplos para trabajar con diferentes formatos y fuentes de archivos hacia Python, para tu día a día o trabajar en analítica de datos:

Carga de archivos

Archivos locales

Para cargar archivos locales en Python, se utiliza la función open(). Esta función devuelve un objeto archivo que se puede usar para leer o escribir en el archivo.

Lectura de archivos

Para leer un archivo, se utiliza el método read() del objeto archivo. Este método devuelve todo el contenido del archivo como una cadena de caracteres.

python
# Abrir archivo para lectura 
archivo = open('ruta/al/archivo.txt', 'r')

# Leer todo el contenido del archivo 
contenido = archivo.read() 
# Cerrar archivo 
archivo.close() 
# Mostrar contenido del archivo 
print(contenido)

Escritura de archivos

Para escribir en un archivo, se utiliza el método write() del objeto archivo. Este método escribe una cadena de caracteres en el archivo.

python
# Abrir archivo para escritura 
archivo = open('ruta/al/archivo.txt', 'w') 
# Escribir en el archivo 
archivo.write('Hola, mundo!') 
# Cerrar archivo 
archivo.close()

Archivos CSV

Para cargar archivos CSV en Python, se puede utilizar la biblioteca estándar csv.

Lectura de archivos CSV

Para leer un archivo CSV, se utiliza la función reader() de la biblioteca csv. Esta función devuelve un objeto iterador que se puede usar para leer las filas del archivo.

python
import csv 
# Abrir archivo CSV para lectura 
with open('ruta/al/archivo.csv', newline='') as archivo_csv:
    lector_csv = csv.reader(archivo_csv, delimiter=',') 
# Recorrer filas del archivo 
for fila in lector_csv:
        print(fila)

Escritura de archivos CSV

Para escribir en un archivo CSV, se utiliza la función writer() de la biblioteca csv. Esta función devuelve un objeto escritor que se puede usar para escribir filas en el archivo.

python
import csv 
# Abrir archivo CSV para escritura 
with open('ruta/al/archivo.csv', 'w', newline='') as archivo_csv:
    escritor_csv = csv.writer(archivo_csv, delimiter=',') 
# Escribir filas en el archivo 
 escritor_csv.writerow(['Nombre', 'Edad'])
    escritor_csv.writerow(['Juan', '25'])
    escritor_csv.writerow(['María', '30'])

Archivos de la web

Para cargar archivos de la web en Python, se puede utilizar la biblioteca urllib.

Lectura de archivos de la web

Para leer un archivo de la web, se utiliza la función urlopen() de la biblioteca urllib.request. Esta función devuelve un objeto respuesta que se puede usar para leer el contenido del archivo.

python
import urllib.request 
# Abrir archivo de la web para lectura
with urllib.request.urlopen('https://ejemplo.com/archivo.txt') as respuesta:
    contenido = respuesta.read().decode('utf-8') 
# Mostrar contenido del archivo 
print(contenido)

Ejemplos de trabajar con Google Drive en Python

Una de las ventajas de trabajar con Python en Google Colab es que podemos acceder y trabajar con archivos alojados en Google Drive de manera sencilla. A continuación, te mostramos algunos ejemplos de cómo hacerlo:

Conexión a Google Drive

Antes de poder trabajar con los archivos en Google Drive, necesitamos conectarnos a nuestra cuenta de Google. Para ello, podemos utilizar la siguiente secuencia de código:

python
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Este código generará un enlace que nos permitirá autenticarnos con nuestra cuenta de Google. Una vez autenticados, podremos acceder a nuestro Google Drive desde Python.

Lectura de archivos desde Google Drive

Para leer un archivo alojado en Google Drive, podemos utilizar el siguiente código:

python
import pandas as pd

file_path = "/content/drive/MyDrive/mi_archivo.csv"

data = pd.read_csv(file_path)

En este ejemplo, estamos leyendo un archivo CSV llamado mi_archivo.csv que se encuentra en la raíz de nuestro Google Drive. Podemos especificar la ruta correcta del archivo para leer otros archivos.

Escritura de archivos en Google Drive

Para escribir un archivo en Google Drive, podemos utilizar el siguiente código:

python
import pandas as pd

file_path = "/content/drive/MyDrive/mi_archivo.csv"

data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

data.to_csv(file_path, index=False)

En este ejemplo, estamos creando un DataFrame de Pandas y guardándolo como un archivo CSV llamado mi_archivo.csv en la raíz de nuestro Google Drive. Podemos especificar la ruta correcta del archivo para escribir otros archivos.