Stryg for at vise menuen

CSV-Filer

Da pandas er det foretrukne bibliotek til dataanalyse og -manipulation, er en af dets nøglefunktioner dets evne til at læse og skrive forskellige filtyper, inklusive CSV-filer.

En CSV (Comma-Separated Values) fil er en almindelig tekstfil, der bruges til at gemme tabeldata, hvor hver række repræsenterer en post, og kolonner er adskilt af kommaer.

En CSV-fil kan indeholde følgende data:

Tal: heltal eller decimaltal (f.eks. 42, 3.14);
Tekst: strenge eller kategoriske data (f.eks. John, Active);
Datoer/Tider: tidsstempler (f.eks. 2023-12-30);
Booleans: logiske værdier (True, False).

Hver række skal have det samme antal kolonner, og den første række indeholder ofte kolonneoverskrifter.

Funktioner som read_csv() og to_csv() er praktiske til at håndtere CSV-data.

Den grundlæggende syntaks for read_csv() og nøgleparametre er som følger:


python

filepath_or_buffer: sti til CSV-filen (streng eller URL);
sep: delimiter (standard er et komma ,);
header: række nummer til at bruge som kolonneoverskrifter (standard er den første række);
names: Liste over kolonnenavne, der skal bruges;
usecols: kolonner, der skal læses (undergruppe af kolonner).


              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)

Bemærk

Sørg for, at dataset-linket er indpakket i anførselstegn.

Den grundlæggende syntaks for to_csv() og nøgleparametre er som følger:


python

path_or_buf: filsti eller objekt, hvor CSV'en skal skrives;
sep: afgrænser til at adskille værdier (standard er et komma ,);
columns: delmængde af kolonner, der skal skrives (standard er alle kolonner);
header: om kolonnenavne skal inkluderes som header (standard er True);
index: om rækkeindekser skal skrives til filen (standard er 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')

Opgave

Swipe to start coding

Du får en URL til en CSV-fil gemt som en streng i variablen file_url.

Læs CSV-filen fra den givne URL ind i en DataFrame kaldet wine_data.

Løsning

Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 2. Kapitel 1

single

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

CSV-Filer

Da pandas er det foretrukne bibliotek til dataanalyse og -manipulation, er en af dets nøglefunktioner dets evne til at læse og skrive forskellige filtyper, inklusive CSV-filer.

En CSV (Comma-Separated Values) fil er en almindelig tekstfil, der bruges til at gemme tabeldata, hvor hver række repræsenterer en post, og kolonner er adskilt af kommaer.

En CSV-fil kan indeholde følgende data:

Tal: heltal eller decimaltal (f.eks. 42, 3.14);
Tekst: strenge eller kategoriske data (f.eks. John, Active);
Datoer/Tider: tidsstempler (f.eks. 2023-12-30);
Booleans: logiske værdier (True, False).

Hver række skal have det samme antal kolonner, og den første række indeholder ofte kolonneoverskrifter.

Funktioner som read_csv() og to_csv() er praktiske til at håndtere CSV-data.

Den grundlæggende syntaks for read_csv() og nøgleparametre er som følger:


python

filepath_or_buffer: sti til CSV-filen (streng eller URL);
sep: delimiter (standard er et komma ,);
header: række nummer til at bruge som kolonneoverskrifter (standard er den første række);
names: Liste over kolonnenavne, der skal bruges;
usecols: kolonner, der skal læses (undergruppe af kolonner).


              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)

Bemærk

Sørg for, at dataset-linket er indpakket i anførselstegn.

Den grundlæggende syntaks for to_csv() og nøgleparametre er som følger:


python

path_or_buf: filsti eller objekt, hvor CSV'en skal skrives;
sep: afgrænser til at adskille værdier (standard er et komma ,);
columns: delmængde af kolonner, der skal skrives (standard er alle kolonner);
header: om kolonnenavne skal inkluderes som header (standard er True);
index: om rækkeindekser skal skrives til filen (standard er 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')

Opgave

Swipe to start coding

Du får en URL til en CSV-fil gemt som en streng i variablen file_url.

Læs CSV-filen fra den givne URL ind i en DataFrame kaldet wine_data.

Løsning

Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Stryg for at vise menuen

CSV-Filer

Løsning

Awesome!

CSV-Filer

Løsning

Awesome!