CSV (original) (raw)
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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 pandasläd 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 pandasread_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. |
Beispiel¶
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 ...