CSV-Dateien

Da pandas die bevorzugte Bibliothek für Datenanalyse und -manipulation ist, ist eine ihrer Hauptfunktionen die Fähigkeit, verschiedene Dateitypen zu lesen und zu schreiben, einschließlich CSV-Dateien.

Eine CSV (Comma-Separated Values)-Datei ist eine einfache Textdatei, die zur Speicherung tabellarischer Daten verwendet wird, wobei jede Zeile einen Datensatz darstellt und die Spalten durch Kommas getrennt sind.

Eine CSV-Datei kann die folgenden Daten enthalten:

Zahlen: Ganzzahlen oder Dezimalwerte (z.B. 42, 3.14);
Text: Zeichenfolgen oder kategoriale Daten (z.B. John, Active);
Daten/Zeitangaben: Zeitstempel (z.B. 2023-12-30);
Booleans: logische Werte (True, False).

Jede Zeile muss die gleiche Anzahl von Spalten haben, und die erste Zeile enthält oft Spaltenüberschriften.

Funktionen wie read_csv() und to_csv() sind nützlich für den Umgang mit CSV-Daten.

Die grundlegende Syntax von read_csv() und die wichtigsten Parameter sind wie folgt:

filepath_or_buffer: Pfad zur CSV-Datei (String oder URL);
sep: Trennzeichen (Standard ist ein Komma ,);
header: Zeilennummer, die als Spaltenüberschriften verwendet werden soll (Standard ist die erste Zeile);
names: Liste der zu verwendenden Spaltennamen;
usecols: zu lesende Spalten (Teilmenge der Spalten).


              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)

Hinweis

Stellen Sie sicher, dass der Datensatzlink in Anführungszeichen gesetzt ist.

Die grundlegende Syntax von to_csv() und die wichtigsten Parameter sind wie folgt:

path_or_buf: Dateipfad oder Objekt, in das die CSV geschrieben werden soll;
sep: Trennzeichen zum Trennen von Werten (Standard ist ein Komma ,);
columns: Teilmenge der zu schreibenden Spalten (Standard sind alle Spalten);
header: ob Spaltennamen als Kopfzeile enthalten sein sollen (Standard ist True);
index: ob Zeilenindizes in die Datei geschrieben werden sollen (Standard ist 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')

Aufgabe

Swipe to start coding

Lesen Sie die CSV-Datei in ein DataFrame ein.
Zeigen Sie den Inhalt auf Ihrem Bildschirm an.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 1

CSV-Dateien

Eine CSV-Datei kann die folgenden Daten enthalten:

Zahlen: Ganzzahlen oder Dezimalwerte (z.B. 42, 3.14);
Text: Zeichenfolgen oder kategoriale Daten (z.B. John, Active);
Daten/Zeitangaben: Zeitstempel (z.B. 2023-12-30);
Booleans: logische Werte (True, False).

Jede Zeile muss die gleiche Anzahl von Spalten haben, und die erste Zeile enthält oft Spaltenüberschriften.

Funktionen wie read_csv() und to_csv() sind nützlich für den Umgang mit CSV-Daten.

Die grundlegende Syntax von read_csv() und die wichtigsten Parameter sind wie folgt:

filepath_or_buffer: Pfad zur CSV-Datei (String oder URL);
sep: Trennzeichen (Standard ist ein Komma ,);
header: Zeilennummer, die als Spaltenüberschriften verwendet werden soll (Standard ist die erste Zeile);
names: Liste der zu verwendenden Spaltennamen;
usecols: zu lesende Spalten (Teilmenge der Spalten).


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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)

Hinweis

Stellen Sie sicher, dass der Datensatzlink in Anführungszeichen gesetzt ist.

Die grundlegende Syntax von to_csv() und die wichtigsten Parameter sind wie folgt:

path_or_buf: Dateipfad oder Objekt, in das die CSV geschrieben werden soll;
sep: Trennzeichen zum Trennen von Werten (Standard ist ein Komma ,);
columns: Teilmenge der zu schreibenden Spalten (Standard sind alle Spalten);
header: ob Spaltennamen als Kopfzeile enthalten sein sollen (Standard ist True);
index: ob Zeilenindizes in die Datei geschrieben werden sollen (Standard ist 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')

Aufgabe

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Zeigen Sie den Inhalt auf Ihrem Bildschirm an.

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