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File CSV

Poiché pandas è la libreria di riferimento per l'analisi e la manipolazione dei dati, una delle sue caratteristiche principali è la capacità di leggere e scrivere vari tipi di file, inclusi i file CSV.

Un CSV (Comma-Separated Values) è un file di testo semplice utilizzato per memorizzare dati tabulari, dove ogni riga rappresenta un record e le colonne sono separate da virgole.

Un file CSV può contenere i seguenti dati:

Numeri: valori interi o decimali (ad es., 42, 3.14);
Testo: stringhe o dati categorici (ad es., John, Active);
Date/Orari: timestamp (ad es., 2023-12-30);
Booleani: valori logici (True, False).

Ogni riga deve avere lo stesso numero di colonne e la prima riga spesso contiene le intestazioni delle colonne.

Funzioni come read_csv() e to_csv() sono utili per gestire i dati CSV.

La sintassi di base di read_csv() e i parametri chiave sono i seguenti:


python

filepath_or_buffer: percorso al file CSV (stringa o URL);
sep: delimitatore (il valore predefinito è una virgola ,);
header: numero di riga da utilizzare come intestazioni delle colonne (il valore predefinito è la prima riga);
names: Elenco dei nomi delle colonne da utilizzare;
usecols: colonne da leggere (sottoinsieme di colonne).


              12345
            
# Loading the CSV into a `DataFrame`
import pandas as pd

salary_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/Salary+Dataset.csv')
print(salary_data)

Nota

Assicurati che il link del dataset sia racchiuso tra virgolette.

La sintassi di base di to_csv() e i parametri chiave sono i seguenti:


python

path_or_buf: percorso del file o oggetto dove il CSV dovrebbe essere scritto;
sep: delimitatore per separare i valori (il valore predefinito è una virgola ,);
columns: sottoinsieme di colonne da scrivere (il valore predefinito è tutte le colonne);
header: se includere i nomi delle colonne come intestazione (il valore predefinito è True);
index: se scrivere gli indici delle righe nel file (il valore predefinito è True).


              1234567
            
import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)

countries.to_csv('countries.csv')
print('Done')

Compito

Swipe to start coding

Ti viene fornito un URL a un file CSV memorizzato come stringa nella variabile file_url.

Leggi il file CSV dall'URL fornito in un DataFrame chiamato wine_data.

Soluzione

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Sezione 2. Capitolo 1

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File CSV

Un CSV (Comma-Separated Values) è un file di testo semplice utilizzato per memorizzare dati tabulari, dove ogni riga rappresenta un record e le colonne sono separate da virgole.

Un file CSV può contenere i seguenti dati:

Numeri: valori interi o decimali (ad es., 42, 3.14);
Testo: stringhe o dati categorici (ad es., John, Active);
Date/Orari: timestamp (ad es., 2023-12-30);
Booleani: valori logici (True, False).

Ogni riga deve avere lo stesso numero di colonne e la prima riga spesso contiene le intestazioni delle colonne.

Funzioni come read_csv() e to_csv() sono utili per gestire i dati CSV.

La sintassi di base di read_csv() e i parametri chiave sono i seguenti:


python

filepath_or_buffer: percorso al file CSV (stringa o URL);
sep: delimitatore (il valore predefinito è una virgola ,);
header: numero di riga da utilizzare come intestazioni delle colonne (il valore predefinito è la prima riga);
names: Elenco dei nomi delle colonne da utilizzare;
usecols: colonne da leggere (sottoinsieme di colonne).


              12345
            
# Loading the CSV into a `DataFrame`
import pandas as pd

salary_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/Salary+Dataset.csv')
print(salary_data)

Nota

Assicurati che il link del dataset sia racchiuso tra virgolette.

La sintassi di base di to_csv() e i parametri chiave sono i seguenti:


python

path_or_buf: percorso del file o oggetto dove il CSV dovrebbe essere scritto;
sep: delimitatore per separare i valori (il valore predefinito è una virgola ,);
columns: sottoinsieme di colonne da scrivere (il valore predefinito è tutte le colonne);
header: se includere i nomi delle colonne come intestazione (il valore predefinito è True);
index: se scrivere gli indici delle righe nel file (il valore predefinito è True).


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import pandas as pd

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)

countries.to_csv('countries.csv')
print('Done')

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Leggi il file CSV dall'URL fornito in un DataFrame chiamato wine_data.

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