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CSV-Dateien

Da pandas die bevorzugte Bibliothek für Datenanalyse und -manipulation ist, besteht eine ihrer Hauptfunktionen in der 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: Zeichenketten 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:

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, ...)

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 Datensatz-Link in Anführungszeichen eingeschlossen ist.

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

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)

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 die 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

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

Lösung

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

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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:

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, ...)

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 Datensatz-Link in Anführungszeichen eingeschlossen ist.

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

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)

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 die 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')

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