Els fitxers CSV són els fitxers separats per comes. Per accedir a les dades del fitxer CSV, necessitem una funció read_csv() de Pandas que recuperi dades en forma de marc de dades.

Sintaxi de read_csv()

Aquí hi ha Els pandes llegeixen CSV sintaxi amb els seus paràmetres.

Sintaxi: pd.read_csv (filepath_or_buffer, sep=’ ,’ , header=’infer’, index_col=None, usecols=None, engine=None, skiprows=None, nrows=None)

Paràmetres:

• filepath_or_buffer : Ubicació del fitxer csv. Accepta qualsevol ruta de cadena o URL del fitxer.
• set : Significa separador, per defecte és ‘, ‘.
• capçalera : accepta int, una llista d'int, números de fila per utilitzar com a noms de columna i l'inici de les dades. Si no es passa cap nom, és a dir, capçalera=Cap, mostrarà la primera columna com a 0, la segona com a 1, i així successivament.
• usecols : només recupera les columnes seleccionades del fitxer CSV.
• nfiles : Nombre de files que es mostraran del conjunt de dades.
• index_col : Si Cap, no es mostren números d'índex juntament amb els registres.
• trames d'esquí : Omet les files passats al nou marc de dades.

Llegiu el fitxer CSV amb Pandas read_csv

Abans d'utilitzar aquesta funció, hem d'importar el fitxer Pandes biblioteca, carregarem el fitxer CSV amb Pandas.

PYTHON3

# Import pandas> import> pandas as pd> # reading csv file> df> => pd.read_csv(> 'people.csv'> )> print> (df.head())>

Sortida:

 First Name Last Name Sex Email Date of birth Job Title  0 Shelby Terrell Male [email protected] 1945-10-26 Games developer  1 Phillip Summers Female [email protected] 1910-03-24 Phytotherapist  2 Kristine Travis Male [email protected] 1992-07-02 Homeopath  3 Yesenia Martinez Male [email protected] 2017-08-03 Market researcher 4 Lori Todd Male [email protected] 1938-12-01 Veterinary surgeon 

Utilitzant set a read_csv()

En aquest exemple, agafarem un fitxer CSV i després afegirem alguns caràcters especials per veure com funciona set el paràmetre funciona.

Python 3

# sample = 'totalbill_tip, sex:smoker, day_time, size> # 16.99, 1.01:Female|No, Sun, Dinner, 2> # 10.34, 1.66, Male, No|Sun:Dinner, 3> # 21.01:3.5_Male, No:Sun, Dinner, 3> #23.68, 3.31, Male|No, Sun_Dinner, 2> # 24.59:3.61, Female_No, Sun, Dinner, 4> # 25.29, 4.71|Male, No:Sun, Dinner, 4'> # Importing pandas library> import> pandas as pd> # Load the data of csv> df> => pd.read_csv(> 'sample.csv'> ,> > sep> => '[:, |_]'> ,> > engine> => 'python'> )> # Print the Dataframe> print> (df)>

Sortida:

 totalbill tip Unnamed: 2 sex smoker Unnamed: 5 day time Unnamed: 8 size  16.99 NaN 1.01 Female No NaN Sun NaN Dinner NaN 2 10.34 NaN 1.66 NaN Male NaN No Sun Dinner NaN 3 21.01 3.50 Male NaN No Sun NaN Dinner NaN 3.0 None 23.68 NaN 3.31 NaN Male No NaN Sun Dinner NaN 2 24.59 3.61 NaN Female No NaN Sun NaN Dinner NaN 2 25.29 NaN 4.71 Male NaN No Sun NaN Dinner NaN 4 

Utilitzant usecols a read_csv()

Aquí, estem especificant només 3 columnes, és a dir, [Nom, Sexe, Correu electrònic] per carregar i utilitzem la capçalera 0 com a capçalera predeterminada.

Python 3

df> => pd.read_csv(> 'people.csv'> ,> > header> => 0> ,> > usecols> => [> 'First Name'> ,> 'Sex'> ,> 'Email'> ])> # printing dataframe> print> (df.head())>

Sortida:

 First Name Sex Email 0 Shelby Male [email protected] 1 Phillip Female [email protected] 2 Kristine Male [email protected] 3 Yesenia Male [email protected] 4 Lori Male [email protected] 

Utilitzant index_col a read_csv()

Aquí, fem servir el Sexe primer índex i després el Lloc de treball index, simplement podem reindexar la capçalera amb index_col paràmetre.

Python 3

df> => pd.read_csv(> 'people.csv'> ,> > header> => 0> ,> > index_col> => [> 'Sex'> ,> 'Job Title'> ],> > usecols> => [> 'Sex'> ,> 'Job Title'> ,> 'Email'> ])> print> (df.head())>

Sortida:

 Email Sex Job Title  Male Games developer [email protected] Female Phytotherapist [email protected] Male Homeopath [email protected]  Market researcher [email protected]  Veterinary surgeon [email protected] 

Ús de nrows a read_csv()

Aquí, només mostrem només 5 files utilitzant paràmetre nrows .

Python 3

df> => pd.read_csv(> 'people.csv'> ,> > header> => 0> ,> > index_col> => [> 'Sex'> ,> 'Job Title'> ],> > usecols> => [> 'Sex'> ,> 'Job Title'> ,> 'Email'> ],> > nrows> => 3> )> print> (df)>

Sortida:

 Email Sex Job Title  Male Games developer [email protected] Female Phytotherapist [email protected] Male Homeopath [email protected] 

Ús de skiprows a read_csv()

El trames d'esquí ajuda a saltar algunes files en CSV, és a dir, aquí observareu que les files esmentades a skiprows s'han omès del conjunt de dades original.

Python 3

df> => pd.read_csv(> 'people.csv'> )> print> (> 'Previous Dataset: '> )> print> (df)> # using skiprows> df> => pd.read_csv(> 'people.csv'> , skiprows> => [> 1> ,> 5> ])> print> (> 'Dataset After skipping rows: '> )> print> (df)>

Sortida:

Previous Dataset:  First Name Last Name Sex Email Date of birth Job Title  0 Shelby Terrell Male [email protected] 1945-10-26 Games developer 1 Phillip Summers Female [email protected] 1910-03-24 Phytotherapist  2 Kristine Travis Male [email protected] 1992-07-02 Homeopath  3 Yesenia Martinez Male [email protected] 2017-08-03 Market researcher 4 Lori Todd Male [email protected] 1938-12-01 Veterinary surgeon  5 Erin Day Male [email protected] 2015-10-28 Management officer  6 Katherine Buck Female [email protected] 1989-01-22 Analyst 7 Ricardo Hinton Male [email protected] 1924-03-26 Hydrogeologist  Dataset After skipping rows:   First Name Last Name Sex Email Date of birth Job Title  0 Shelby Terrell Male [email protected] 1945-10-26 Games developer 1 Kristine Travis Male [email protected] 1992-07-02 Homeopath  2 Yesenia Martinez Male [email protected] 2017-08-03 Market researcher 3 Lori Todd Male [email protected] 1938-12-01 Veterinary surgeon  4 Katherine Buck Female [email protected] 1989-01-22 Analyst 5 Ricardo Hinton Male [email protected] 1924-03-26 Hydrogeologist