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Aprenda Arquivos CSV | Lendo Arquivos no Pandas
Primeiros Passos com Pandas

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Arquivos CSV

Como o pandas é a biblioteca de referência para análise e manipulação de dados, uma de suas principais características é a capacidade de ler e escrever vários tipos de arquivos, incluindo arquivos CSV.

Um arquivo CSV (Comma-Separated Values) é um arquivo de texto simples usado para armazenar dados tabulares, onde cada linha representa um registro e as colunas são separadas por vírgulas.

Um arquivo CSV pode conter os seguintes dados:

  • Números: valores inteiros ou decimais (por exemplo, 42, 3.14);

  • Texto: strings ou dados categóricos (por exemplo, John, Active);

  • Datas/Tempos: timestamps (por exemplo, 2023-12-30);

  • Booleanos: valores lógicos (True, False).

Cada linha deve ter o mesmo número de colunas, e a primeira linha geralmente contém os cabeçalhos das colunas.

Funções como read_csv() e to_csv() são úteis para lidar com dados CSV.

A sintaxe básica de read_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

python
  • filepath_or_buffer: caminho para o arquivo CSV (string ou URL);

  • sep: delimitador (o padrão é uma vírgula ,);

  • header: número da linha a ser usada como cabeçalhos das colunas (o padrão é a primeira linha);

  • names: Lista de nomes de colunas a serem usados;

  • usecols: colunas a serem lidas (subconjunto de colunas).

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# 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)
copy

Nota

Certifique-se de que o link do conjunto de dados esteja entre aspas.

A sintaxe básica de to_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

python
  • path_or_buf: caminho do arquivo ou objeto onde o CSV deve ser escrito;

  • sep: delimitador para separar valores (o padrão é uma vírgula ,);

  • columns: subconjunto de colunas a serem escritas (o padrão é todas as colunas);

  • header: se deve incluir os nomes das colunas como cabeçalho (o padrão é True);

  • index: se deve escrever os índices das linhas no arquivo (o padrão é 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')
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Tarefa

Swipe to start coding

  1. Leia o arquivo CSV em um DataFrame.
  2. Exiba o conteúdo na sua tela.

Solução

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 1

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Como o pandas é a biblioteca de referência para análise e manipulação de dados, uma de suas principais características é a capacidade de ler e escrever vários tipos de arquivos, incluindo arquivos CSV.

Um arquivo CSV (Comma-Separated Values) é um arquivo de texto simples usado para armazenar dados tabulares, onde cada linha representa um registro e as colunas são separadas por vírgulas.

Um arquivo CSV pode conter os seguintes dados:

  • Números: valores inteiros ou decimais (por exemplo, 42, 3.14);

  • Texto: strings ou dados categóricos (por exemplo, John, Active);

  • Datas/Tempos: timestamps (por exemplo, 2023-12-30);

  • Booleanos: valores lógicos (True, False).

Cada linha deve ter o mesmo número de colunas, e a primeira linha geralmente contém os cabeçalhos das colunas.

Funções como read_csv() e to_csv() são úteis para lidar com dados CSV.

A sintaxe básica de read_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

python
  • filepath_or_buffer: caminho para o arquivo CSV (string ou URL);

  • sep: delimitador (o padrão é uma vírgula ,);

  • header: número da linha a ser usada como cabeçalhos das colunas (o padrão é a primeira linha);

  • names: Lista de nomes de colunas a serem usados;

  • usecols: colunas a serem lidas (subconjunto de colunas).

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# 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)
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Nota

Certifique-se de que o link do conjunto de dados esteja entre aspas.

A sintaxe básica de to_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

python
  • path_or_buf: caminho do arquivo ou objeto onde o CSV deve ser escrito;

  • sep: delimitador para separar valores (o padrão é uma vírgula ,);

  • columns: subconjunto de colunas a serem escritas (o padrão é todas as colunas);

  • header: se deve incluir os nomes das colunas como cabeçalho (o padrão é True);

  • index: se deve escrever os índices das linhas no arquivo (o padrão é 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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  2. Exiba o conteúdo na sua tela.

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