CSV#

Überblick#

Unterstützung von Datenstrukturen

--

CSV wird zum Speichern von Tabellendaten verwendet, ist aber im Gegensatz zu anderen hier besprochenen Serialisierungsformaten nicht für verschachtelte Daten geeignet.

Standardisierung

--

CSV ist nicht gut standardisiert: weder das Encoding noch die Trennung der Zelleninhalte (Komma, Semikolon etc.).

Schema IDL

--

Nein

Sprachunterstützung

++

Das CSV-Format wird in fast jeder Programmiersprache gut unterstützt. Ein csv-Modul ist in der Python-Standardbibliothek enthalten und pandas läd eine CSV-Datei direkt als Dataframe.

Auch wenn CSV das einzige hier besprochene Format ist, das gut von Tabellenkalkulationen wie Excel unterstützt wird, solltet ihr strukturiertere Excel-Dateien direkt einlesen, z.B. mit pandas read_excel.

Menschliche Lesbarkeit

+-

CSV ist speziell bei Ganz- oder Dezimalzahlen mit gleicher Zeichenlänge gut lesbar. In allen anderen Fällen kann es schwierig werden, die entsprechenden Spalten zu identifizieren.

Geschwindigkeit

+

CSV kann sehr schnell serialisiert und deserialisiert werden.

Dateigröße

++

Nur Protocol Buffers (Protobuf) sollte kompakter sein.

Siehe auch

Beispiel#

iris.csv

5.1,0.222222222,3.5,0.625,1.4,0.06779661,0.2,0.041666667,setosa
4.9,0.166666667,3,0.416666667,1.4,0.06779661,0.2,0.041666667,setosa
4.7,0.111111111,3.2,0.5,1.3,0.050847458,0.2,0.041666667,setosa
4.6,0.083333333,3.1,0.458333333,1.5,0.084745763,0.2,0.041666667,setosa
5,0.194444444,3.6,0.666666667,1.4,0.06779661,0.2,0.041666667,setosa
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