Archivos CSV

Dado que pandas es la biblioteca de referencia para el análisis y manipulación de datos, una de sus características clave es su capacidad para leer y escribir varios tipos de archivos, incluidos los archivos CSV.

Un archivo CSV (Valores Separados por Comas) es un archivo de texto plano utilizado para almacenar datos tabulares, donde cada fila representa un registro y las columnas están separadas por comas.

Un archivo CSV puede contener los siguientes datos:

Números: valores enteros o decimales (por ejemplo, 42, 3.14);
Texto: cadenas o datos categóricos (por ejemplo, John, Active);
Fechas/Tiempos: marcas de tiempo (por ejemplo, 2023-12-30);
Booleanos: valores lógicos (True, False).

Cada fila debe tener el mismo número de columnas, y la primera fila a menudo contiene encabezados de columna.

Funciones como read_csv() y to_csv() son útiles para manejar datos CSV.

La sintaxis básica de read_csv() y los parámetros clave son los siguientes:

filepath_or_buffer: ruta al archivo CSV (cadena o URL);
sep: delimitador (por defecto es una coma ,);
header: número de fila a usar como encabezados de columna (por defecto es la primera fila);
names: Lista de nombres de columna a usar;
usecols: columnas a leer (subconjunto de columnas).


              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)

Nota

Asegúrate de que el enlace del conjunto de datos esté entre comillas.

La sintaxis básica de to_csv() y los parámetros clave son los siguientes:

path_or_buf: ruta del archivo u objeto donde se debe escribir el CSV;
sep: delimitador para separar valores (por defecto es una coma ,);
columns: subconjunto de columnas a escribir (por defecto son todas las columnas);
header: si se deben incluir los nombres de las columnas como encabezado (por defecto es True);
index: si se deben escribir los índices de las filas en el archivo (por defecto es 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')

Tarea

Swipe to start coding

Lee el archivo CSV en un DataFrame.
Muestra el contenido en tu pantalla.

Solución

Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones

¿Todo estuvo claro?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 1

Archivos CSV

Un archivo CSV puede contener los siguientes datos:

Números: valores enteros o decimales (por ejemplo, 42, 3.14);
Texto: cadenas o datos categóricos (por ejemplo, John, Active);
Fechas/Tiempos: marcas de tiempo (por ejemplo, 2023-12-30);
Booleanos: valores lógicos (True, False).

Cada fila debe tener el mismo número de columnas, y la primera fila a menudo contiene encabezados de columna.

Funciones como read_csv() y to_csv() son útiles para manejar datos CSV.

La sintaxis básica de read_csv() y los parámetros clave son los siguientes:

filepath_or_buffer: ruta al archivo CSV (cadena o URL);
sep: delimitador (por defecto es una coma ,);
header: número de fila a usar como encabezados de columna (por defecto es la primera fila);
names: Lista de nombres de columna a usar;
usecols: columnas a leer (subconjunto de columnas).


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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)

Nota

Asegúrate de que el enlace del conjunto de datos esté entre comillas.

La sintaxis básica de to_csv() y los parámetros clave son los siguientes:

path_or_buf: ruta del archivo u objeto donde se debe escribir el CSV;
sep: delimitador para separar valores (por defecto es una coma ,);
columns: subconjunto de columnas a escribir (por defecto son todas las columnas);
header: si se deben incluir los nombres de las columnas como encabezado (por defecto es True);
index: si se deben escribir los índices de las filas en el archivo (por defecto es 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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Muestra el contenido en tu pantalla.

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Sección 2. Capítulo 1

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