Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Impara File CSV | Lettura di File in Pandas
Primi Passi con Pandas

bookFile CSV

Poiché pandas è la libreria di riferimento per l'analisi e la manipolazione dei dati, una delle sue caratteristiche principali è la capacità di leggere e scrivere vari tipi di file, inclusi i file CSV.

Un file CSV (Comma-Separated Values) è un file di testo semplice utilizzato per memorizzare dati tabellari, dove ogni riga rappresenta un record e le colonne sono separate da virgole.

Un file CSV può contenere i seguenti dati:

  • Numeri: valori interi o decimali (ad esempio, 42, 3.14);
  • Testo: stringhe o dati categoriali (ad esempio, John, Active);
  • Date/Ore: timestamp (ad esempio, 2023-12-30);
  • Booleani: valori logici (True, False).

Ogni riga deve avere lo stesso numero di colonne e la prima riga spesso contiene le intestazioni delle colonne.

Funzioni come read_csv() e to_csv() sono utili per lavorare con i dati CSV.

La sintassi di base di read_csv() e i parametri principali sono i seguenti:

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, ...)
  • filepath_or_buffer: percorso del file CSV (stringa o URL);
  • sep: delimitatore (il valore predefinito è la virgola ,);
  • header: numero della riga da utilizzare come intestazioni delle colonne (predefinito è la prima riga);
  • names: elenco dei nomi delle colonne da utilizzare;
  • usecols: colonne da leggere (sottoinsieme delle colonne).
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)
copy
Note
Nota

Assicurarsi che il link al dataset sia racchiuso tra virgolette.

La sintassi di base di to_csv() e i parametri chiave sono i seguenti:

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
  • path_or_buf: percorso del file o oggetto dove il CSV deve essere scritto;
  • sep: delimitatore per separare i valori (il valore predefinito è la virgola ,);
  • columns: sottoinsieme di colonne da scrivere (predefinito: tutte le colonne);
  • header: se includere o meno i nomi delle colonne come intestazione (predefinito: True);
  • index: se scrivere o meno gli indici delle righe nel file (predefinito: 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')
copy
Compito

Swipe to start coding

Ti viene fornito un URL a un file CSV memorizzato come stringa nella variabile file_url.

  • Leggi il file CSV dall'URL fornito in un DataFrame chiamato wine_data.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 1
single

single

Chieda ad AI

expand

Chieda ad AI

ChatGPT

Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

bookFile CSV

Scorri per mostrare il menu

Poiché pandas è la libreria di riferimento per l'analisi e la manipolazione dei dati, una delle sue caratteristiche principali è la capacità di leggere e scrivere vari tipi di file, inclusi i file CSV.

Un file CSV (Comma-Separated Values) è un file di testo semplice utilizzato per memorizzare dati tabellari, dove ogni riga rappresenta un record e le colonne sono separate da virgole.

Un file CSV può contenere i seguenti dati:

  • Numeri: valori interi o decimali (ad esempio, 42, 3.14);
  • Testo: stringhe o dati categoriali (ad esempio, John, Active);
  • Date/Ore: timestamp (ad esempio, 2023-12-30);
  • Booleani: valori logici (True, False).

Ogni riga deve avere lo stesso numero di colonne e la prima riga spesso contiene le intestazioni delle colonne.

Funzioni come read_csv() e to_csv() sono utili per lavorare con i dati CSV.

La sintassi di base di read_csv() e i parametri principali sono i seguenti:

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, ...)
  • filepath_or_buffer: percorso del file CSV (stringa o URL);
  • sep: delimitatore (il valore predefinito è la virgola ,);
  • header: numero della riga da utilizzare come intestazioni delle colonne (predefinito è la prima riga);
  • names: elenco dei nomi delle colonne da utilizzare;
  • usecols: colonne da leggere (sottoinsieme delle colonne).
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)
copy
Note
Nota

Assicurarsi che il link al dataset sia racchiuso tra virgolette.

La sintassi di base di to_csv() e i parametri chiave sono i seguenti:

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
  • path_or_buf: percorso del file o oggetto dove il CSV deve essere scritto;
  • sep: delimitatore per separare i valori (il valore predefinito è la virgola ,);
  • columns: sottoinsieme di colonne da scrivere (predefinito: tutte le colonne);
  • header: se includere o meno i nomi delle colonne come intestazione (predefinito: True);
  • index: se scrivere o meno gli indici delle righe nel file (predefinito: 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')
copy
Compito

Swipe to start coding

Ti viene fornito un URL a un file CSV memorizzato come stringa nella variabile file_url.

  • Leggi il file CSV dall'URL fornito in un DataFrame chiamato wine_data.

Soluzione

Switch to desktopCambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguenti
Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 2. Capitolo 1
single

single

some-alt