Che cos’è un file CSV?

Introduzione: Il Modesto File CSV

I file CSV risalgono ai primi tempi dell’informatica e rimangono un formato affidabile per lo scambio dei dati. Negli anni ’70 e all’inizio degli anni ’80, il linguaggio Fortran 77 di IBM introdusse il tipo di dato carattere, abilitando il supporto per input e output separati da virgola. Questi semplici ma potenti file hanno resistito alla prova del tempo.

Abbiamo descritto in precedenza le capacità di DataSunrise nella gestione dei dati semistrutturati in JSON. Se Lei si occupa di dataset strutturati o non strutturati, non esiti a consultare la nostra trattazione delle funzionalità di protezione dei dati.

Con DataSunrise, è possibile mascherare e scoprire informazioni sensibili all’interno di file formattati in CSV archiviati localmente o in Amazon S3. Di seguito un esempio di applicazione del mascheramento su un file CSV durante l’elaborazione.

Dopo una configurazione semplice, il file mascherato può essere accessibile tramite il proxy S3 di DataSunrise utilizzando client come S3Browser. Assicuri di configurare correttamente le impostazioni del proxy per visualizzare il contenuto mascherato, come mostrato di seguito:

Nel vasto panorama dei formati di dati, il file CSV si distingue per chiarezza e portabilità. Memorizza dati tabellari in una struttura semplice in cui ogni riga rappresenta un record e i valori sono separati da virgole. Questa semplicità garantisce la compatibilità del formato su diverse piattaforme e sistemi.

Che cos’è un file CSV?

Utilizzato per rappresentare righe e colonne in testo semplice, un file CSV offre un modo leggero per memorizzare e scambiare dati strutturati. Ogni riga contiene un record, e le virgole separano i campi al suo interno. Il risultato è un formato facile da leggere e generare programmaticamente.

I file usano generalmente l’estensione “.csv” — esempi includono “contacts.csv” o “report_data.csv”. Aprendoli in un editor di testo, si osserverà una lista di valori separati da virgole. Strumenti per fogli di calcolo come Excel o Google Sheets interpretano il contenuto come tabelle strutturate.

Sebbene le virgole siano delimitatori standard, in alcune implementazioni regionali o personalizzate potrebbero essere usati punto e virgola, tab o pipe. L’inclusione di una riga di intestazione è facoltativa ma consigliata, soprattutto quando il dataset contiene più campi.

A differenza di formati più sofisticati, questo formato non supporta formule incorporate, stili o dati annidati. Questo compromesso lo rende ideale per esportazioni pulite, ma inadatto per report complessi.

Perché Utilizzare i File CSV?

Questo formato rimane popolare grazie alla sua semplicità e versatilità:

1. Semplicità: Facile da leggere, anche per utenti senza esperienza tecnica.
2. Compatibilità: Supportato da quasi tutti gli strumenti per fogli di calcolo e database.
3. Scambio di dati: Utile per trasferire dati tra sistemi con formati differenti.
4. Efficienza in termini di dimensione: Più piccolo rispetto ai formati binari, il che favorisce l’archiviazione e le prestazioni.

Esempio di CSV

Ecco un esempio di base per illustrare come appaiono i dati in un file CSV:

Nome, Età, Città
John Doe, 30, New York
Jane Smith, 25, London
Bob Johnson, 35, Paris

Ogni record è su una linea separata, con le virgole che separano i campi individuali. Questa struttura è coerente nella maggior parte dei file CSV.

Lavorare con i File CSV in Python

Python offre librerie integrate che rendono semplice lavorare con i file CSV. Il modulo csv è spesso utilizzato per leggere e scrivere tali file in script di base.

import csv

# Lettura di un file
with open('data.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

# Scrittura su un file
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    csv_writer = csv.writer(file)
    csv_writer.writerow(['Nome', 'Età', 'Città'])
    csv_writer.writerow(['Alice', '28', 'Berlin'])

Utilizzo di Pandas

Per flussi di lavoro più avanzati, la libreria pandas è spesso preferita. Essa consente agli sviluppatori di caricare file CSV, manipolarli utilizzando strutture DataFrame ricche e esportare risultati puliti.

import pandas as pd

# Lettura
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

# Scrittura
df.to_csv('output.csv', index=False)

Operazioni come filtrare, ordinare e aggregare dati risultano molto più semplici con pandas. La libreria rende anche semplice salvare insieme dataset modificati in formato CSV per la condivisione o l’archiviazione.

I Pro e i Contro dei File Separati da Virgola

Vantaggi

1. Leggibilità umana: I file possono essere aperti e interpretati manualmente
2. Leggerezza: Sovraccarico minimo rispetto ai formati binari
3. Supporto universale: Funziona in quasi tutti gli strumenti relativi ai dati

Svantaggi

1. Complessità limitata: Non supporta tipi di dati annidati o ricchi
2. Nessuno schema imposto: L’ordine e i tipi delle colonne sono definiti in maniera approssimativa
3. Rischi di integrità: Mancano controlli integrati per la validazione o la gestione degli errori

File CSV nello Scambio dei Dati

Questo formato di file viene utilizzato in molti settori e flussi di lavoro:

1. Business intelligence: Trasferimento di report tra strumenti come Tableau e magazzini basati su SQL
2. Ricerca scientifica: Pubblicazione di dataset per il riutilizzo e la validazione
3. Applicazioni web: Consentire agli utenti di esportare dati per backup o analisi
4. IoT e registrazione dei sensori: Formato semplice per acquisire letture

File CSV in Ambito Aziendale

Molti sistemi aziendali utilizzano ancora file CSV per importazioni, esportazioni e audit. Le istituzioni finanziarie generano riepiloghi delle transazioni in questo formato. I sistemi sanitari si affidano a trasferimenti CSV sicuri per condividere dati dei pazienti. Per le migrazioni, il CSV spesso funge da ponte tra sistemi legacy e moderni.

File CSV nel Campo del Big Data

Nonostante l’ascesa di Parquet e Avro, i file CSV non sono scomparsi dal mondo del Big Data. Continuano a svolgere ruoli fondamentali in determinate pipeline.

• Ingestione: I dati arrivano spesso come CSV prima della trasformazione
• Compatibilità legacy: Molti sistemi a monte generano output in testo semplice
• Esportazione dei risultati: Il CSV rende i dati facili da condividere o archiviare

Tuttavia, le limitazioni relative a schema, compressione e parsing lo rendono meno adatto per analisi su larga scala. È in questo ambito che i formati binari tendono a eccellere.

Quando Utilizzare un File CSV Rispetto ad un Formato Binario

Conclusione: Il Valore Duraturo dei File CSV

Nonostante l’introduzione di formati di dati più recenti, il CSV rimane uno degli strumenti più adattabili e pratici nell’ambito dei dati. La sua apertura, portabilità e leggibilità continuano a supportare un’ampia gamma di casi d’uso in sviluppo, analisi e conformità.

Strumenti come DataSunrise ampliano l’utilità dei file CSV offrendo funzionalità come il mascheramento dei dati, il log degli audit e la scoperta dei dati. Se Lei lavora con dataset basati su CSV contenenti informazioni sensibili, approfondisca DataSunrise oppure prenoti una demo per esplorare opzioni di protezione e conformità automatizzate.