Файли CSV
Оскільки pandas є основною бібліотекою для аналізу та обробки даних, однією з її ключових можливостей є читання та запис різних типів файлів, зокрема CSV-файлів.
CSV (Comma-Separated Values) — це текстовий файл для зберігання табличних даних, де кожен рядок є записом, а стовпці розділені комами.
CSV-файл може містити такі дані:
- Числа: цілі або десяткові значення (наприклад,
42,3.14); - Текст: рядки або категоріальні дані (наприклад,
John,Active); - Дати/Час: часові мітки (наприклад,
2023-12-30); - Булеві значення: логічні значення (
True,False).
Кожен рядок повинен містити однакову кількість стовпців, а перший рядок часто містить заголовки стовпців.
Функції, такі як read_csv() та to_csv(), зручні для роботи з CSV-даними.
Базовий синтаксис read_csv() та основні параметри наведено нижче:
Ось оновлена версія з чітким поясненням параметра index_col:
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, index_col=None, ...)
filepath_or_buffer: шлях до CSV-файлу (рядок або URL);sep: роздільник (за замовчуванням кома,);header: номер рядка для використання як заголовки стовпців (за замовчуванням перший рядок);names: список назв стовпців для використання;usecols: підмножина стовпців для читання;index_col: стовпець (або список стовпців), який буде встановлено як індекс DataFrame.
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)
Переконайтеся, що посилання на набір даних взято в лапки.
Базовий синтаксис to_csv() та основні параметри виглядають так:
pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
path_or_buf: шлях до файлу або об'єкт, куди слід записати CSV;sep: роздільник для відокремлення значень (за замовчуванням кома,);columns: підмножина стовпців для запису (за замовчуванням усі стовпці);header: чи включати імена стовпців як заголовок (за замовчуваннямTrue);index: чи записувати індекси рядків у файл (за замовчуваннямTrue).
1234567import 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')
Swipe to start coding
Вам надано URL-адресу до CSV-файлу, збережену у змінній file_url.
- Зчитайте CSV-файл за вказаною URL-адресою у
DataFrameз назвоюwine_data.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
What does the `index_col` parameter do in `read_csv()`?
Can you explain the difference between `header` and `names` in `read_csv()`?
How can I read only specific columns from a CSV file using pandas?
Чудово!
Completion показник покращився до 3.03
Файли CSV
Свайпніть щоб показати меню
Оскільки pandas є основною бібліотекою для аналізу та обробки даних, однією з її ключових можливостей є читання та запис різних типів файлів, зокрема CSV-файлів.
CSV (Comma-Separated Values) — це текстовий файл для зберігання табличних даних, де кожен рядок є записом, а стовпці розділені комами.
CSV-файл може містити такі дані:
- Числа: цілі або десяткові значення (наприклад,
42,3.14); - Текст: рядки або категоріальні дані (наприклад,
John,Active); - Дати/Час: часові мітки (наприклад,
2023-12-30); - Булеві значення: логічні значення (
True,False).
Кожен рядок повинен містити однакову кількість стовпців, а перший рядок часто містить заголовки стовпців.
Функції, такі як read_csv() та to_csv(), зручні для роботи з CSV-даними.
Базовий синтаксис read_csv() та основні параметри наведено нижче:
Ось оновлена версія з чітким поясненням параметра index_col:
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, index_col=None, ...)
filepath_or_buffer: шлях до CSV-файлу (рядок або URL);sep: роздільник (за замовчуванням кома,);header: номер рядка для використання як заголовки стовпців (за замовчуванням перший рядок);names: список назв стовпців для використання;usecols: підмножина стовпців для читання;index_col: стовпець (або список стовпців), який буде встановлено як індекс DataFrame.
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)
Переконайтеся, що посилання на набір даних взято в лапки.
Базовий синтаксис to_csv() та основні параметри виглядають так:
pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
path_or_buf: шлях до файлу або об'єкт, куди слід записати CSV;sep: роздільник для відокремлення значень (за замовчуванням кома,);columns: підмножина стовпців для запису (за замовчуванням усі стовпці);header: чи включати імена стовпців як заголовок (за замовчуваннямTrue);index: чи записувати індекси рядків у файл (за замовчуваннямTrue).
1234567import 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')
Swipe to start coding
Вам надано URL-адресу до CSV-файлу, збережену у змінній file_url.
- Зчитайте CSV-файл за вказаною URL-адресою у
DataFrameз назвоюwine_data.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single