Cos’è un file CSV?

Introduzione: Il modesto file CSV

Sapevi che i file CSV esistono fin dai primi giorni dell’informatica? Negli anni ’70 e all’inizio degli anni ’80, il linguaggio Fortran 77 di IBM introdusse il tipo di dato carattere, che permise il supporto per input e output separati da virgole. Questi file, semplici ma potenti, hanno superato la prova del tempo, rimanendo una scelta popolare per lo scambio di dati anche nel nostro mondo moderno, dominato dalla tecnologia. Addentriamoci nel mondo dei file separati da virgola ed esploriamo perché continuano ad essere un formato di riferimento per molti professionisti dei dati e utenti occasionali.

In precedenza abbiamo descritto le capacità di DataSunrise nella gestione di dati semistrutturati in file JSON. Consulta quelle informazioni per saperne di più sulle funzionalità di sicurezza dei dati di DataSunrise.

Con DataSunrise puoi mascherare e scoprire i dati sensibili nei file CSV memorizzati localmente o nello storage S3. Ecco un esempio di mascheramento.

Dopo una semplice configurazione, puoi accedere (scaricare) i file CSV mascherati tramite il proxy S3 di DataSunrise utilizzando software specializzati come S3Browser. È richiesta una corretta configurazione delle impostazioni del proxy nel software client. Il risultato è il seguente:

Nell’ampio ecosistema dei formati di file, il file CSV continua a distinguersi per la sua chiarezza e versatilità. Un file CSV (Comma-Separated Values) è un documento di testo semplice progettato per memorizzare dati tabellari. Ogni riga rappresenta una riga e le virgole dividono i valori all’interno. Questa struttura semplice rende il formato file CSV incredibilmente facile da leggere, generare ed elaborare su sistemi operativi e applicazioni diversi.

Cos’è un file CSV?

Un file CSV (file a valori separati da virgola) è un documento di testo semplice che memorizza dati tabellari in un formato strutturato. Ogni riga del file rappresenta una riga di dati, e i valori all’interno di ogni riga sono separati da virgole. Questo formato semplice rende i file CSV ideali per lo scambio di dati tra diverse applicazioni e piattaforme.

L’estensione del file per questo formato è tipicamente “.csv” – per esempio, “data.csv” o “report.csv”. Quando aperto in un editor di testo, il contenuto appare come righe di testo con virgole che separano ogni valore. Tuttavia, quando importato in software per fogli di calcolo come Microsoft Excel o Google Sheets, i dati si organizzano automaticamente in righe e colonne.

I file CSV possono contenere vari tipi di dati, inclusi testo, numeri e date. Mentre le virgole sono i separatori tradizionali (da cui il nome), anche altri caratteri come il punto e virgola, le tabulazioni o le pipe possono essere utilizzati come delimitatori in alcune implementazioni. La prima riga spesso contiene le intestazioni delle colonne che descrivono i dati presenti in ogni colonna, anche se ciò non è richiesto dal formato.

A differenza dei formati di fogli di calcolo avanzati, un file CSV non supporta oggetti incorporati, più schede o funzionalità di formattazione. La sua struttura minimale rappresenta sia un limite che un vantaggio: ideale per uno scambio leggero di dati CSV, ma non adatto a report visivi complessi o modelli analitici sofisticati.

Perché utilizzare i file CSV?

I file CSV offrono diversi vantaggi che contribuiscono alla loro diffusione:

Semplicità: Il formato è facile da comprendere e usare, anche per utenti non tecnici. Puoi aprirlo in Notepad o Notepad++ (qualsiasi editor di testo).
Compatibilità: I file possono essere aperti e modificati da un’ampia gamma di software, dalle applicazioni per fogli di calcolo agli editor di testo.
Scambio di dati: Servono come formato universale per trasferire dati tra diversi sistemi e applicazioni.
Efficienza in termini di dimensione: I file sono generalmente più piccoli rispetto ai loro equivalenti binari, rendendoli ideali per memorizzare e trasmettere grandi set di dati.

Ecco una tabella di confronto dei formati di dati utilizzati in Big Data e Machine Learning, che evidenzia il ruolo dei file separati da virgola nell’elaborazione dei dati.

Formato	Big Data	Machine Learning	Vantaggi	Svantaggi
CSV	Comune per lo scambio di dati, meno comune per l’archiviazione	Spesso usato per set di dati piccoli o medi	Semplice, leggibile dall’uomo, ampiamente supportato	Non efficiente per set di dati di grandi dimensioni, nessuna applicazione di schema
Parquet	Molto comune per l’archiviazione e l’elaborazione	Adatto per set di dati di grandi dimensioni e feature stores	Archiviazione a colonne, compressione efficiente	Non leggibile dall’uomo, richiede strumenti speciali per la visualizzazione
Avro	Comune per la serializzazione dei dati	Meno comune, ma usato in alcuni pipeline	Evoluzione dello schema, formato binario compatto	Più complesso del CSV, non così efficiente come Parquet per l’analisi
JSON	Comune per API e document store	Usato per memorizzare metadata e set di dati piccoli	Flessibile, leggibile dall’uomo, ampiamente supportato	Memorizzazione meno efficiente rispetto ai formati binari
TFRecord	Non comunemente usato	Specifico per TensorFlow, comune in pipeline ML	Efficiente per set di dati di grandi dimensioni, ben integrato con TensorFlow	Non ampiamente supportato al di fuori dell’ecosistema TensorFlow

Esempio di CSV

Vediamo un semplice esempio di CSV per illustrare la sua struttura:

Name, Age, City
John Doe, 30, New York
Jane Smith, 25, London
Bob Johnson, 35, Paris

Questo esempio mostra come i dati sono organizzati in un file CSV, con ogni riga che rappresenta un record e le virgole che separano i valori.

Utilizzo dei file CSV in Python

Python offre moduli e librerie integrate per l’elaborazione dei file CSV, rendendolo uno dei linguaggi più popolari per lavorare con dati tabellari in formato CSV.

Il modulo csv di Python offre metodi semplici per leggere e scrivere file CSV. Ecco un esempio 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(['Name', 'Age', 'City'])
    csv_writer.writerow(['Alice', '28', 'Berlin'])

Questo codice dimostra come leggere e scrivere file CSV utilizzando il modulo csv integrato di Python.

Utilizzo di Pandas

Per manipolazioni di dati più avanzate, la libreria pandas è un’ottima scelta. Essa fornisce strumenti potenti per lavorare con dati semistrutturati, inclusi i file CSV:

import pandas as pd

# Lettura di un file
df = pd.read_csv('data.csv')
# Visualizzazione delle prime righe
print(df.head())

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

Pandas rende semplice eseguire operazioni complesse sui dati CSV, come filtrare, ordinare e aggregare. Puoi facilmente salvare nuovamente i dati in CSV in un secondo momento.

Vantaggi e Svantaggi dei file separati da virgola

Pur essendo ampiamente utilizzati, è importante comprendere i punti di forza e i limiti dei file CSV:

Vantaggi

Leggibilità: I file separati da virgola possono essere facilmente visualizzati e modificati in editor di testo.
Leggerezza: Hanno dimensioni ridotte rispetto a molti altri formati.
Ampio supporto: La maggior parte degli strumenti per l’elaborazione dei dati e dei linguaggi di programmazione è in grado di lavorare con i file CSV.

Svantaggi

Tipi di dati limitati: I file di testo non supportano intrinsecamente tipi di dati o strutture complesse.
Assenza di standardizzazione: Non esiste uno standard ufficiale per i file CSV, il che può portare a problemi di compatibilità. Non ci sono colonne obbligatorie né delimitatori obbligatori.
Integrità dei dati: I file separati da virgola non dispongono di meccanismi integrati di controllo degli errori o di validazione dei dati. I formati Big Data (come Parquet) includono checksum integrati per i blocchi di dati.

Formati binari: quando e perché sono migliori

Mentre i file CSV eccellono in molti scenari, i formati binari possono essere vantaggiosi in determinate situazioni:

Prestazioni: I formati binari sono spesso più veloci da leggere e scrivere, specialmente per set di dati di grandi dimensioni.
Tipi di dati: Possono preservare tipi di dati e strutture complesse in modo più accurato.
Compressione: I formati binari offrono generalmente migliori rapporti di compressione, risparmiando spazio di archiviazione.
Sicurezza: Alcuni formati binari forniscono opzioni per la crittografia e il controllo degli accessi.

Esempi di formati binari includono HDF5, Parquet e Avro. Questi formati sono particolarmente utili in ambienti Big Data dove le prestazioni e l’integrità dei dati sono cruciali.

I file CSV nello scambio dei dati

I file CSV svolgono un ruolo fondamentale nello scambio dei dati in vari settori e applicazioni:

Business intelligence: Le aziende usano spesso file di testo per trasferire dati tra diversi strumenti di BI e database.
Ricerca scientifica: I ricercatori condividono frequentemente set di dati in questo formato per facilitare analisi e collaborazioni.
Applicazioni web: Molti servizi web permettono agli utenti di esportare dati in formato separato da virgola per analisi offline o per scopi di backup.
Dati IoT e da sensori: I file di testo separati da virgola sono comunemente usati per registrare e trasmettere dati provenienti da dispositivi IoT e sensori.

La semplicità e la natura universale dei file di testo li rendono una scelta ideale per questi scenari di scambio dati.

I file CSV negli ambienti aziendali

I file CSV rimangono cruciali nei flussi di lavoro aziendali relativi ai dati. Molti sistemi legacy fanno affidamento sui CSV per l’importazione dei dati. Le istituzioni finanziarie usano i CSV per i report giornalieri sulle transazioni. I sistemi sanitari scambiano dati sui pazienti tramite trasferimenti CSV sicuri. I progetti di migrazione dei dati iniziano spesso con esportazioni in CSV. Le pipeline ETL frequentemente consumano CSV come dati di origine. I fornitori di storage cloud ottimizzano per l’archiviazione e il recupero dei CSV. La conformità normativa spesso richiede archivi CSV dei dati critici. Gli auditor richiedono comunemente dati in formato CSV per verifiche. I file CSV fungono da traduttori universali tra sistemi incompatibili. La loro semplicità li rende ideali per scambi di dati automatizzati programmati.

I file CSV nel campo del Big Data

I file a valori separati da virgola hanno un rapporto piuttosto complesso con il Big Data. Vediamolo nel dettaglio:

Popolarità in alcuni contesti:

Il formato file separato da virgola è ancora ampiamente usato per lo scambio di dati e come formato intermedio negli ecosistemi Big Data.
È spesso usato per importare dati nei sistemi Big Data o per esportare risultati per ulteriori analisi.

Limitazioni per il Big Data:

I file CSV non si comprimono bene, il che può rappresentare un problema quando si ha a che fare con set di dati molto grandi.
Mancano di definizioni integrate di schema, il che può portare a incoerenze nei dati in operazioni su larga scala.
L’analisi di grandi file di testo può essere più lenta rispetto ad alcuni formati binari.

Alternative preferite:

Per operazioni Big Data, formati come Parquet, Avro o ORC sono spesso preferiti.
Questi formati offrono una migliore compressione, supporto per l’evoluzione dello schema e velocità di elaborazione maggiori.

Casi d’uso in cui i file separati da virgola sono ancora rilevanti:

Ingestione dei dati: Molti sistemi accettano ancora i valori separati da virgola come formato di input.
Sistemi legacy: Alcuni sistemi più vecchi potrebbero ancora fare affidamento su questi file per lo scambio dei dati.
Set di dati semplici: Per set di dati più piccoli o meno complessi all’interno di un ecosistema Big Data, i CSV potrebbero ancora essere utilizzati.

Approcci ibridi:

Alcuni flussi di lavoro Big Data potrebbero utilizzare il CSV per l’ingestione iniziale dei dati o per l’output finale, mentre impiegano formati più ottimizzati per le fasi di elaborazione intermedie.

Quando utilizzare un file CSV vs un formato binario

Caso d’uso	Formato migliore	Perché
Scambio di dati tra sistemi	CSV	Semplice, supportato universalmente, leggibile dall’uomo
Analisi su larga scala o machine learning	Parquet / Avro	Compressione, supporto dello schema, analisi efficiente
Report o log di piccola scala	CSV	Facile da esportare, importare e leggere senza strumenti speciali

Conclusione: Il valore duraturo dei file CSV

I file CSV continuano ad essere uno strumento prezioso nel toolkit dei professionisti dei dati. La loro semplicità, versatilità e supporto diffuso li rendono un’ottima scelta per numerosi scenari di scambio e memorizzazione dei dati. Mentre i formati binari offrono vantaggi in determinate situazioni, il modesto file di testo rimane una soluzione di riferimento per una condivisione rapida e semplice dei dati tra piattaforme e applicazioni.

Come abbiamo visto, lavorare con file separati da virgola in Python è semplice, sia che si utilizzi il Python di base o librerie più avanzate come pandas. Questa accessibilità contribuisce alla popolarità costante dei file CSV nell’analisi e nell’elaborazione dei dati.

Per chi lavora con dati sensibili in file CSV o altri formati semistrutturati, DataSunrise offre strumenti user-friendly e flessibili per la sicurezza dei database. Le nostre soluzioni includono la scoperta dei dati basata su NLP, che può risultare particolarmente utile quando si lavora con file separati da virgola contenenti informazioni potenzialmente sensibili. Per saperne di più su come DataSunrise può migliorare le tue misure di sicurezza dei dati, visita il nostro sito web per una demo online ed esplora le nostre soluzioni complete per la sicurezza dei database.