Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Aprenda Arquivos CSV | Lendo Arquivos no Pandas
Primeiros Passos com Pandas
course content

Conteúdo do Curso

Primeiros Passos com Pandas

Primeiros Passos com Pandas

1. Os Primeiros Passos
2. Lendo Arquivos no Pandas
3. Analisando os Dados

book
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)
copy

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')
copy
Tarefa

Swipe to start coding

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

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 1
toggle bottom row

book
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)
copy

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')
copy
Tarefa

Swipe to start coding

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

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 1
Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt