Arquivos CSV

Como o pandas é a biblioteca de referência para análise e manipulação de dados, uma de suas principais características é a capacidade de ler e escrever vários tipos de arquivos, incluindo arquivos CSV.

Um arquivo CSV (Comma-Separated Values) é um arquivo de texto simples usado para armazenar dados tabulares, onde cada linha representa um registro e as colunas são separadas por vírgulas.

Um arquivo CSV pode conter os seguintes dados:

Números: valores inteiros ou decimais (por exemplo, 42, 3.14);
Texto: strings ou dados categóricos (por exemplo, John, Active);
Datas/Tempos: timestamps (por exemplo, 2023-12-30);
Booleanos: valores lógicos (True, False).

Cada linha deve ter o mesmo número de colunas, e a primeira linha geralmente contém os cabeçalhos das colunas.

Funções como read_csv() e to_csv() são úteis para lidar com dados CSV.

A sintaxe básica de read_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

filepath_or_buffer: caminho para o arquivo CSV (string ou URL);
sep: delimitador (o padrão é uma vírgula ,);
header: número da linha a ser usada como cabeçalhos das colunas (o padrão é a primeira linha);
names: Lista de nomes de colunas a serem usados;
usecols: colunas a serem lidas (subconjunto de colunas).


              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

Certifique-se de que o link do conjunto de dados esteja entre aspas.

A sintaxe básica de to_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

path_or_buf: caminho do arquivo ou objeto onde o CSV deve ser escrito;
sep: delimitador para separar valores (o padrão é uma vírgula ,);
columns: subconjunto de colunas a serem escritas (o padrão é todas as colunas);
header: se deve incluir os nomes das colunas como cabeçalho (o padrão é True);
index: se deve escrever os índices das linhas no arquivo (o padrão é 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')

Tarefa

Swipe to start coding

Leia o arquivo CSV em um DataFrame.
Exiba o conteúdo na sua tela.

Solução

Mude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 1

Arquivos CSV

Um arquivo CSV (Comma-Separated Values) é um arquivo de texto simples usado para armazenar dados tabulares, onde cada linha representa um registro e as colunas são separadas por vírgulas.

Um arquivo CSV pode conter os seguintes dados:

Números: valores inteiros ou decimais (por exemplo, 42, 3.14);
Texto: strings ou dados categóricos (por exemplo, John, Active);
Datas/Tempos: timestamps (por exemplo, 2023-12-30);
Booleanos: valores lógicos (True, False).

Cada linha deve ter o mesmo número de colunas, e a primeira linha geralmente contém os cabeçalhos das colunas.

Funções como read_csv() e to_csv() são úteis para lidar com dados CSV.

A sintaxe básica de read_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

filepath_or_buffer: caminho para o arquivo CSV (string ou URL);
sep: delimitador (o padrão é uma vírgula ,);
header: número da linha a ser usada como cabeçalhos das colunas (o padrão é a primeira linha);
names: Lista de nomes de colunas a serem usados;
usecols: colunas a serem lidas (subconjunto de colunas).


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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

Certifique-se de que o link do conjunto de dados esteja entre aspas.

A sintaxe básica de to_csv() e os principais parâmetros são os seguintes:

path_or_buf: caminho do arquivo ou objeto onde o CSV deve ser escrito;
sep: delimitador para separar valores (o padrão é uma vírgula ,);
columns: subconjunto de colunas a serem escritas (o padrão é todas as colunas);
header: se deve incluir os nomes das colunas como cabeçalho (o padrão é True);
index: se deve escrever os índices das linhas no arquivo (o padrão é 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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