CSV、Excel、JSON 是常用的数据存储格式，分别在不同的场景下有其特点和应用。下面将从以下几个方面进行比较：格式、特点、应用场景和优秀实践。
1.格式
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）格式是一种以纯文本形式存储表格数据的简单文件格式，其中逗号作为字段分隔符，不支持多个表格和复杂数据类型，常用扩展名为.csv。
Excel 是 Microsoft 公司开发的电子表格软件，它以 .xlsx/.xls 格式存储数据，支持多个表格和复杂数据类型，同时也支持宏和插件功能。
JSON（JavaScript Object Notation，JavaScript 对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输，其数据格式为键值对，常用扩展名为.json。
2.特点
CSV 格式直接以文本文件形式存储数据，没有特殊类型、格式和样式，因此文件体积小、读取速度快、易读易写、跨平台通用，适合存储简单数据和进行数据迁移等操作。
Excel 格式支持复杂的数据类型和样式，可以进行高级数据处理、图表数据可视化、数据验证、数据透视表等操作，但文件体积大、读取速度慢、容易被病毒感染，需要Microsoft Office 软件支持，适合存储复杂数据和进行数据分析等操作。
JSON 格式轻量、跨语言、易读易写、支持复杂数据类型和嵌套结构，是目前较为流行的前后端数据传输格式，支持Ajax请求、RESTful API传输等操作，适合存储和传输数据、API接口开发等操作。
3.应用场景
CSV 格式适合存储简单数据，如文本数据、电子邮件地址、联系人列表、简单的数据表格等数据，其扩展名常见于电子表格应用程序和数据库导出操作。
Excel 格式适合存储大量数据、进行数据分析、处理、图表可视化等操作，常用于财务制表、销售报告、统计报告等场景中。
JSON 格式适合前后端数据传输、API接口开发、移动应用和Web应用中的数据存储和数据交换等操作。
4.优秀实践
4.1. CSV
在Python 中，使用pandas库可以方便地读取、写入CSV文件，示例如下：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 写入CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)
在R语言中，使用readr库可以将CSV文件读取为数据框对象，示例如下：
library(readr)
# 读取CSV文件（默认值）
df = read_csv("data.csv")
# 写入CSV文件
write_csv(df, "data.csv")
4.2. Excel
在Python 中，使用pandas库可以方便地读取、写入Excel文件，示例如下：
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 写入Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)
在R语言中，使用readxl库可以将Excel文件读取为数据框对象，示例如下：
library(readxl)
# 读取Excel文件
df = read_xlsx("data.xlsx")
# 写入Excel文件
write_xlsx(df, "data.xlsx")
4.3. JSON
在Python 中，将一个字典对象保存为 JSON 文件很简单，示例如下：
import json
# 将字典序列化为 JSON
obj = {'name': 'Tom', 'age': 26}
json.dump(obj, open('data.json', 'w'))
# 从 JSON 中读取数据
with open('data.json', 'r') as f:
obj = json.load(f)
在JavaScript 中，可以使用JSON.parse()和JSON.stringify()方法进行 JSON 字符串和 JavaScript 对象之间的转换，示例如下：
// 将对象序列化为JSON字符串
var obj = {name: "Tom", age: 26};
var str = JSON.stringify(obj);
// 将 JSON 字符串反序列化为对象
var obj = JSON.parse(str);
5.参考资料
- Comma-separated values, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values
- JSON, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/JSON
- What’s the Difference Between CSV vs Excel vs JSON?, KeyCDN blog, https://www.keycdn.com/blog/csv-vs-excel-vs-json
- A Comprehensive Guide on Reading and Writing CSV files in Python, Towards Data Science, https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-reading-and-writing-csv-files-in-python-7ef1f9df2068
- Data Manipulation in R: Reading and Writing Excel, CSV, and Text Files, DataCamp, https://www.datacamp.com/community/tutorials/data-manipulation-r-excel-csv-text-file
