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:

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• 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).

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
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• 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).